编组站接发列车作业语音写实系统设计

何 迟，朱 帅，崔炳谋(兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州 730070)

编组站接发列车作业语音写实系统设计

何 迟，朱 帅，崔炳谋
(兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州 730070)

标准化接发列车作业程序是编组站保证行车安全的重要手段，但在执行过程中存在作业环节疏漏的可能性，危及行车安全。为此，提出利用计算机语音识别技术保证作业标准得到准确执行，实现对各个作业环节的卡控。在分析编组站接发列车作业语音写实系统需求的基础上，进行系统设计，其中系统架构由功能应用层、功能支撑层、数据支撑层组成；系统功能由数据管理、语音识别、作业过程卡控和查询统计 4 个模块组成。系统在兰州北站应用后保证了接发列车作业的准确性，减少了作业环节遗漏的情况，提高了车站安全生产水平。

接发列车；Levenshtein 算法；相似度

1 编组站接发列车作业语音写实系统需求分析

接发列车是车站的一项基本作业，是保证行车安全的一个重要环节[1]。接发列车作业一般由车站值班员、助理值班员和信号员协作完成[2]，他们之间通过联控保证操作的准确无误。为保障接发列车作业的安全，各铁路局相继制订了接发列车作业标准，车站也对既有的行车组织办法、接发列车及相关作业标准和规章制度进行修改和完善[3]，积累了较为丰富的标准化工作经验。接发列车的标准化作业程序和用语简化了繁琐的内容，有助于作业的规范化和科学化，但在实际作业过程中，由于无法针对整个作业过程进行全程盯控，车站值班员与联控人员 (助理值班员，信号员) 之间的配合存在遗漏作业环节的可能性。为保障正常、安全地接发列车，针对车站的实际作业情况，提出借助计算机和语音识别技术为现场作业人员提供辅助卡控。

（1）车次、股道信息错误提示。根据接发列车作业标准，车站值班员向联控人员下达接发列车命令、指示时，必须在听取对方复诵无误后，方可“执行”命令；联控人员按照车站值班员的指示，办理接、发列车进路。在这个过程中，由于联控人员与车站值班员的会话存在方言和环境嘈杂等的影响，可能出现辨识不清的情况，从而危及接发列车安全。因此，在作业过程中系统应能识别作业人员的“口呼”语音，并将车站值班员、联控人员的“口呼”内容与计划进行对比，当车次、股道信息与计划不一致时给出报警提示，以避免错误操作。

（2）作业过程记录。接发列车作业标准需要每个作业人员熟记，依赖作业人员的记忆，但现场缺乏有效的监控机制，作业人员也存在偷懒的现象，尤其在夜班作业时更容易出现作业环节遗漏的情况，影响接发列车作业安全。例如，车站值班员不及时填写《行车日志》，联控人员可能遗漏“停止影响进路的调车作业”。在接发列车的每个作业环节结束后，系统应记录作业人员“口呼”的作业状态，并与接发列车作业标准进行比较，当有作业环节遗漏时，给出报警提示。

（3）接发列车作业人员考核。车站每季度或半年开展 1 次或数次接发列车作业标准化情况的抽样检查或综合检查[4]，对接发列车作业人员在指定时间周期内/指定列车的作业情况进行查询和统计，作为对作业人员的考核依据。

2 编组站接发列车作业语音写实系统设计

2.1 系统架构

系统总体架构主要由功能应用层、功能支撑层、数据支撑层组成，如图 1 所示。

图1 系统架构

（1）功能应用层：为用户提供操作界面及各种功能应用，具有相应权限的用户可进行远程作业和查询服务等操作。

（2）功能支撑层：提供各种应用系统跨数据库、跨平台的无缝接入和集成，支持信息的访问、传递及协作，其中包括信息管理、行车管理、人员管理和设备管理等业务逻辑的处理。

（3）数据支撑层：通过接口适配器接入编组站综合自动化系统的列车运行计划数据；提供语音数据、设备数据、员工数据等的管理和维护。

2.2 系统功能结构

编组站接发列车作业语音写实系统由数据管理、语音识别、作业过程卡控、查询统计模块组成，系统功能结构如图 2 所示。

（1）数据管理。提供各种数据的存储及增删查改等维护功能。①静态数据：包括车次字典，以及接发列车作业标准的存储和维护。②动态数据：系统以接发列车环节为核心，对生产过程中产生的动态数据按照车次进行分类组织，以提高查询、分析效率。

（2）语音识别。系统采集接发列车作业各个环节作业人员的语音信息，借助语音识别模块对输入的语音进行处理，将连续的语音处理成以 XML 文件存储的文字信息，系统再对识别后的文字信息进行处理。

（3）作业过程卡控。①在接发列车作业过程中，系统自动记录各个环节相关作业人员有关作业状态的语音报告，并且自动识别为文字信息，同时与接发列车作业标准进行比较，当与标准一致时，保存作业人员、作业时间等信息；当与标准不一致时，给出报警提示，提醒作业人员按标准进行作业。②在办理接发列车进路作业时，系统自动识别值班员与联控人员的“口呼”语音信息并转换为文字信息，提取出其中的车次、股道等信息，并与计划车次和股道信息进行比较，当两者不一致时给出报警提示。在确保安全无误后，方可办理接发列车作业[5]。

图2 系统总体功能结构

（4）查询统计。提供友好的查询统计界面，可以根据时间、车次、用户、场别等条件进行数据查询及统计分析。

2.3 关键技术

（1）语音识别[6]。语音识别是系统的核心功能，系统借助于语音识别模块将语音转换为文字。该语音识别模块支持中文和英文，其中中文支持普通话及粤语、四川话等地方语言；支持最快 180 字/min 的语音输入，识别响应时间低于 500 ms，识别率超过99.9%，可确保系统功能的稳定、可靠。

（2）字符串相似度比较。通过语音识别模块将作业人员的语音识别为字符串后，系统将其与标准作业用语进行相似度比较，以便对作业过程是否符合标准进行判定。系统采用经典的 Lenvenshtein 算法进行字符串的相似度比较，该算法又称编辑距离或 Levenshtein Distance 算法[7]，广泛应用于 DNA 分析、语音辨识和抄袭侦测等软件中。所谓编辑距离，是指 2 个字串之间，由一个字串转换为另一个字串所需的最少编辑操作次数；编辑距离越大，说明 2 个字串越不同，反之它们的相似程度越高[8]。这里的编辑操作包括替换、插入或删除 1 个字符。

2.4 系统应用效果

编组站接发列车作业语音写实系统开发完成后在兰州北站调度楼投入应用。与系统应用之前相比，接发列车作业人员的作业过程得到清晰准确的记录，减少、甚至杜绝了接发列车过程中作业环节遗漏的情况，接发列车作业标准得到更好的贯彻执行。由于系统事实上承担了“监督”的职能，作业人员之间的联控用语更规范，有效地减少了方言、环境嘈杂等原因可能导致的错误，确保了接发列车作业安全。

3 结束语

编组站接发列车作业语音写实系统利用语音识别技术将列车接发作业过程中的作业用语转为字符串来分析整个作业环节的实际情况，与原来的无人盯控环境相比，有助于减少作业过程的遗漏，并且能够智能监控作业过程，从而保障接发列车的作业安全。但是，在系统应用过程中也存在一些不足，如系统在非常嘈杂的环境下使用效果不够理想，以及对某些地方方言的识别率不够理想，需要在今后的研究过程中加以完善。

[1] 李 琪，郭晓雯.铁路接发列车系统安全分析[J].铁道货运，2011，29(12)：33-35.LI Qi，GUO Xiao-wen.Analysis on System Safety of Railway Receiving-Departure Trains[J].Railway Freight Transport，2011，29(12)：33-35.

[2] 中国铁路总公司.铁路技术管理规程(普速铁路部分)[M].北京：中国铁道出版社，2014.

[3] 滕 勇.车站助理值班员工作组织优化的实践与思考[J].铁道运输与经济，2011，33(1)：64-67. TENG Yong.Practice and Thoughts on Optimizing the Work Organization of Assistant On-Duty Staff in Station[J].Railway Transport and Economy，2011，33(1)：64-67.

[4] 徐 宁.浅谈铁路部门如何保障接发列车作业安全研究[J].东方企业文化，2015(3)：152，154.

[5] 王士超.多方向接发列车错办进路原因及对策的探讨[J].铁道运输与经济，2015，37(9)：22-24.WANG Shi-chao.Discussion on Reasons of Wrong Handling of Route Existing in Multi-Direction Train Receiving and Departure[J].Railway Transport and Economy，2015，37(9)：22-24.

[6] 王炳锡，屈 丹，彭 煊.实用语音识别基础[M].北京：国防工业出版社，2005.

[7] LEVENSHTEIN V.Binary Codes Capable of Correcting Deletions，Insertions and Reversals[J].Soviet Physics Doklady，1966，10(8)：707-710.

[8] 姜 华，韩安琪，王美佳，等.基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法[J].计算机工程，2014，40(1)：222-227.JIANG Hua，HAN An-qi，WANG Mei-jia，et al.Solution Algorithm of String Similarity based on Improved Levenshtein Distance[J].Computer Engineering，2014，40(1)：222-227.

（责任编辑 刘 新）

Design of Train Operation Voice Realism System for Marshalling Station

HE Chi, ZHU Shuai, CUI Bing-mou
(School of Traffc and Transportation, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China)

It is an important means to ensure traffc safety of marshalling station by standardized operation procedure of train, but there are possibilities of omissions in the course of execution, which endanger traffic safety. To this end, this paper proposes the use of computer speech recognition technology to ensure accurate implementation of job standards, and thus to achieve the control of operations in various parts. The system is designed based on the demand analysis of marshalling station to the voice realism system. The system architecture is composed of function application layer, functional support layer and data support layer; and the system function consists of four modules including data management, voice recognition, operation process control and query statistics. This system applied in Lanzhou North Station has ensured the accuracy of receiving and dispatching trains, reduced the missing parts of the operation, and improved the safety level of the station.

Receiving and Dispatching Trains; Levenshtein Algorithm; Similarity

1004-2024(2016)12-0041-04

TP399：U292.12

B

10.16669/j.cnki.issn.1004-2024.2016.12.09

2016-10-09

何迟(1990—)，男，安徽安庆人，硕士研究生。朱帅(1992—)，男，河南信阳人，硕士研究生。崔炳谋(1961—)，男，陕西咸阳人，博士。

国家重点研发计划课题(2016YFB1200105)