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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2航空记录器标准的发展演化4

1.2.1飞行数据记录器标准的起源5

1.2.2舱音记录器标准的起源6

1.2.3飞行数据记录器标准的演变6

1.3航空记录器概况9

1.3.1航空记录器的发展演化10

1.3.2几种典型航空器安装的记录器20

1.3.3航空记录器的主要生产厂商23

第2章 舱音系统26

2.1概述26

2.2舱音记录系统26

2.2.1信号采集部分27

2.2.2控制组件27

2.2.3舱音记录器28

2.3舱音分析系统36

2.3.1改进的舱音译码系统36

2.3.2典型舱音记录器的多功能综合实验台38

2.3.3舱音信息的特征分析软件39

2.4舱音信息44

2.4.1舱音信息的工程分类44

2.4.2舱音信息的特点46

2.4.3舱音信息的数据格式47

2.4.4舱音信息分析研究现状49

第3章 舱音信息分析的相关理论及方法53

3.1引言53

3.2声学基础知识54

3.2.1声音的性质54

3.2.2声音的物理描述55

3.2.3声音的感知57

3.2.4掩蔽效应61

3.3语音的基本知识63

3.3.1语音学63

3.3.2语音信号生成的数学模型70

3.4噪声特性76

3.5信号分析基础77

3.5.1相关概念77

3.5.2信号分析的典型特性79

3.6短时分析80

3.7时域分析81

3.8频域分析83

3.8.1短时傅里叶变换84

3.8.2离散余弦变换87

3.8.3线性预测分析88

3.9时频分析90

3.9.1相关概念90

3.9.2典型的时频分析方法92

3.9.3典型的时频分析类95

3.10小波变换96

3.10.1连续小波变换96

3.10.2离散小波变换98

3.10.3二进小波变换98

3.10.4正交小波变换99

3.10.5小波包100

3.10.6典型的小波函数100

3.10.7小波变换、傅里叶变换及短时傅里叶变换的比较105

第4章 舱音信息分析技术106

4.1舱音的声音机理分析106

4.1.1语音的机理分析106

4.1.2背景声的机理分析107

4.1.3航空噪声的机理分析107

4.2舱音信息的预处理技术115

4.2.1数字化115

4.2.2采样与量化115

4.2.3短时加窗处理117

4.3舱音信息特征分析技术118

4.3.1舱音样本获取120

4.3.2舱音信息的短时特征分析121

4.3.3舱音信息的二次特征分析129

4.4语音端点检测技术133

4.4.1基于高斯混合模型的语音端点检测134

4.4.2改进的基于复拉普拉斯模型的语音端点检测算法136

4.5语音增强技术141

4.5.1先验信噪比估计143

4.5.2噪声谱估计144

4.5.3纯语音谱估计算法145

4.5.4语音增强综合实验147

4.6语音识别技术153

4.6.1语音识别原理和识别系统的组成157

4.6.2语音识别160

4.6.3动态时间规整162

4.6.4孤立字（词）识别系统164

4.6.5连续语音识别系统168

4.6.6连续语音识别系统的性能评测171

4.6.7综合评估连续语音识别系统时需要考虑的其他因素174

4.7关键词检索174

4.7.1关键词识别及其与连续语音识别的关系175

4.7.2关键词识别原理176

4.7.3关键词识别的基本问题177

4.7.4关键词识别系统的主要技术难点178

4.7.5系统实现178

4.8情感信息处理181

4.8.1情感的分类182

4.8.2情感特征分析182

4.8.3语音情感识别方法187

4.8.4情感语音的合成189

4.8.5今后的研究方向190

4.9舱音信息的典型分析方法191

4.9.1飞行事件的窗口傅里叶变换分析191

4.9.2背景声信息的时频分析193

4.9.3噪声信息的时频分析196

4.9.4飞机开关声的三尺度小波分析198

4.9.5话语声和开关声小波分析200

4.9.6飞机非平稳抖杆背景声分析204

4.9.7超速音频警告背景声分析206

第5章 基于舱音信息和飞行数据融合的故障诊断与预测技术210

5.1引言210

5.2基于动态主元分析法的特征级融合210

5.2.1主元分析法原理211

5.2.2动态主元分析法212

5.2.3基于动态主元分析法的故障诊断算法213

5.3基于改进证据理论的决策级融合214

5.3.1证据理论概念及性质214

5.3.2基于改进证据理论的故障诊断算法215

5.4故障预测219

5.5基于相关性分析的特征量选择219

5.6基于量子神经网络的概率预测器220

5.6.1量子神经网络概述221

5.6.2量子神经网络拓扑结构设计222

5.6.3训练算法设计222

5.7基于演化趋势分析的预测结果修正223

5.7.1演化趋势分析223

5.7.2演化要素的计算224

5.7.3预测结果的修正225

5.8基于获益原则的多形态加权融合225

5.8.1获益计算225

5.8.2权重训练算法226

第6章 舱音信息在飞行事故调查中的应用227

6.1飞行事故227

6.1.1基本概念227

6.1.2飞行事故发生机理分析228

6.2飞行事故调查229

6.2.1飞行事故调查的原则及流程229

6.2.2支撑飞行事故调查分析的证据源230

6.2.3机载证据信息分析233

6.2.4飞行事故调查辅助分析系统238

6.3事故后舱音信息的处理242

6.3.1事故后舱音记录器的处理242

6.3.2舱音信息处理及分析244

6.4舱音信息用于飞行事故调查实例分析248

6.4.1 1994年空中解体事故调查与分析248

6.4.2 1983年飞机断电事故调查与分析249

6.4.3 2000年武汉运七“6·22”飞行事故调查与分析250

6.5舱音信息应用展望255

附录 部分缩略词256

参考文献259