小波变换在驾驶舱话音记录器开关声分析中的应用

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1、小波变换在驾驶舱话音记录器开关声分析中的应用13122杨琳,程道来,关磊，郭健翔，仪垂杰(1.中国民用航空总局航空安全技术中心北京100028)(2.青岛理工大学山东青岛266033)(3.上海理工大学动力工程学院上海200093)[1,2]机载驾驶舱话音记录器(CockpitVoiceRecorder,以下简称CVR)是航空器事故调查的关键证据之一,它不仅能够判断机组的操纵、意识、决断、生理心理状态,还可以分析航空器状态及所处环境。对事故调查员而言，驾驶舱中的非人声成分是重要的信息来源。在这些声响中，有各种开关、报警声、发动机噪音、机组座位的移动声、风档玻璃刮水器的马达声、襟翼、缝翼和

2、起落架操纵手柄的使用音响等。这些声音往往意味着一些特殊的操作或事件，常常用于判断系统的故障、发动机转速、飞机速度、特定操作或事件发生的时间以及气象环境等。识别和提取这些背景声，找出背景声谱[1]特征，是有效、准确获得舱音背景信息的关键。国外航空事故调查机构依据傅立叶理论分析方法，利用短时傅立叶变换（STFT），对特定飞机事故中的舱音信息从理论和试验两方面进行研究。国内舱[1-4]音辨识是基于计算机音频技术的记录器译码系统，通过人耳辨听完成，这种方法容易漏掉一些重要信息，也不易获得准确的声音特征，而声音中大量非平稳信号，如瞬时性开关声响等，需要用现代时-频分析方法来实现。本文以CVR记录的

3、给定开关声为例，利用小波变换理论，确定该开关声的声频特性，为该类型舱音信号的识别提供途径。1．问题的提出[5]利用驾驶舱话音记录器译码系统对某机型飞机着陆阶段连续舱音信号进行辨听，选取一给定开关声。截取该开关声信息时段的波形图起止时间是0.000~0.681秒，信号长度为21793个采样点，以switchsignal.wav文件存储，得到其声谱图（如图1所示）和频谱图（如图2所示）。声谱图中横坐标表示时间，单位是秒.毫秒（s.ms）；纵坐标表示频率，单位是赫兹（Hz），声谱图中不同颜色表示舱音不同声频强度，颜色越深（红）表示舱音声频强度越大。图1开关声响的声谱图图2开关声响的频谱图分析图

4、1、图2可以看出：1)开关声在Cue02和Cue03之间，起止时间为0.228～0.376秒，时间历程0.087秒，是典型瞬态信号，其他时间段的舱音信号可视为噪声信号；2)开关声能量集中在0～8,000Hz频率段，最大相对能量值约为-18dB，最高频率约为8,000Hz。从图1和图2中只能获得开关声起止时间、频率变化范围和能量大小，不能直接发现该开关声其他更多特征。拟用小波变换理论对开关声进行降噪，进一步提取分析声音特征。[5]2．背景理论小波分析是20世纪80年代后期在傅立叶分析基础上发展起来的。傅立叶分析仅能单独用时域或频域表示信号特征，适合于平稳信号的分析，而小波分析能同时用时域和

5、频域的联合分布表示信号特征，能根据高、低频信号的特点，自适应地调整时-频窗，在时-频局部化的精细方面和灵活性方面具有独到的优势，适合非平稳信号分析以及信号与噪声的分离。对信号特征的分析从时域和频域两方面进行，由于频域能更直接地表现信号特征，所以通常从频域角度分析信号特征。对假设信号f(t)而言，从时域到频域的转换通过基函数完成，转换后的幅值大小由转换系数体现。作为傅立叶分析的傅立叶变换（见式1），其基函数是三角函数。f(t)在jtωjtω函数e的投影值，变换的结果为傅立叶系数，将系数乘以e叠加，就得到原来信号值。作为小波分析的小波变换，其基函数为小波函数，小波变换是求出f(t)在各个小波

6、函数上的投影值。由于每个小波函数均由一个母小波函数经过尺度(scale)伸缩α和时间平移τ得来，因此，小波变换写为式２：−jωtF（ω）=∫f(t)edtω⊂R(1)RC(α,τ)=∫f()(,)τψαττd(2)[5-6]3开关声的小波分解3.1开关声的三尺度一维离散小波分解方法小波变换的小波分析方法很多，本文确定采用二进制Daubechies小波db1,对开关声进行三尺度一维离散小波分解，如图3所示。对switchsignal.wav开关声的三尺度(scale=3)一维离散小波分解及分析在MATLAB语言平台上完成。图3开关声的三尺度小波分解3.2小波分解分析过程及降噪1）装载开关声

7、信号。利用小波中的load语句装载开关声switchsignal.wav文件。2）三尺度分解。用wavedec语句多尺度一维小波分解函数对开关声进行三尺度分解，得到低频近似值a3和高频详细值d1、d2、d3，则开关声可表达为s=f(t)=a3+d1+d2+d3。分解结果如图4所示，横坐标开关信号长度Nmax=21,793，纵坐标为相对幅度（小波系数）。3）提取三尺度分解小波系数。分别用appcoef语句和detcoef语句从小波分解