面向空管模拟机培训的智能应答机长研究

针对当前日益增长的空中交通管制员(以下简称“管制员”)培训需求以及传统管制员培训模拟机面临的效率低等问题,设计了 1个面向空管模拟机培训的智能应答机长系统。该系统利用语音识别、指令提取、指令复诵、语音合成等技术,能够实现对管制模拟培训过程中管制员语音的智能识别和理解,并模拟飞行员自动输出复诵指令的功能。通过对真实空管对话语音模式的研究和分析,制定了 1套详细的复诵规则,以适应不同场景下的管制指令复诵模式。此外,集成了特情处理模块以支持管制员特情处理培训。在真实管制培训环境下进行实验验证,结果表明,所提出的智能应答机长系统综合复诵准确率为 88.6%,可以有效提升管制员培训质量和效率,显著降低了人力成本。并且,该系统可以作为子系统集成到现有的管制员培训模拟机系统中,具有较强的便捷性和兼容性。