飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit Voice Recorder简称CVR)是航空事故调查关键的信息来源,它与飞行数据记录器(Flight Data Recorder简称FDR)俗称为飞机黑匣子。CVR记录了驾驶舱内所有的声音,包括:组员间通话、经由无线电与管制人员通话的声音、各种警告声音、开关手柄的声音、飞机发动机声音及环境杂音等。这些声音有助于研判事故前情况及状态。国际上针对舱音分析和信息挖掘方面已经开展相关研究,并已经应用与实践。目前,我国在民航事故调查中舱音的利用上仍然沿用传统的人耳辨听,自动化程度很低,因此利用先进的信号检测技术和模式识别方法,深入挖掘舱音信息显得十分必要和急迫。基于此,本文以舱音中的微弱信号——开关手柄声为对象,围绕开关手柄声的检测和辨识展开研究。(1)概括了国内外在民航事故调查中舱音信息利用上的研究现状,介绍了舱音的传统分析方法,指出了国内仍然沿用这些方法的不足和缺陷。(2)介绍了以短时傅立叶变换和Wigner-Ville分布为代表的时频分析方法和小波分析方法,并以仿真信号为例对时频分析方法进行了对比分析。(3)介绍了舱音采集实验的思路和方法,引入了开关手柄声模型——暂态噪声脉冲模型,并通过小波包变换对开关手柄声特性进行分析,验证了开关手柄声符合暂态噪声脉冲模型,并由此提出了在舱音中检测开关手柄声信号的方法。应用时频分析方法在时频域对开关手柄声信号进行处理,分析展示不同开关手柄声在时频域的特性。(4)通过对信号进行傅立叶变换得到信号频谱,对信号进行小波包变换并计算得到信号在不同频带的能量,借鉴信息熵的概念,得到了频谱幅值熵和小波频带能量熵,提出了将归一化的频谱幅值、频谱幅值熵、归一化的小波频带能量、小波频带能量熵作为开关手柄声识别特征,并通过不同的开关手柄声分析了这四种特征的聚类性和有效性,得出了四种识别特征各自的适用范围。(5)使用支持向量机分别应用频谱熵和小波频带能量熵特征对开关手柄声进行识别,并对不同参数下的识别率进行了分析,验证了这两种特征的有效性。