*********调度指令识别

对应”的系统性解决方案，对策与方案”或项目立项书。

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痛点编号	痛点描述	解决思路	关键技术	量化指标	落地案例/可复制路径
①	缺高覆盖中文评测数据集	共建“城轨调度语料联盟”＋半自动标注工具链	1. 语音-ATS日志自动对齐算法（DTW＋文本相似度） 2. 弱监督BERT+CRF自训练	人工标注量↓80%，F1≥90%	深圳地铁6号线试点：3个月生成12万句带要素、情绪、KPI标签的数据，已脱敏开源
②	黑箱模型无解释，调度员拒用	混合打分框架：规则硬判决＋BERT软语义，自动生成“一句话扣分说明”	1. 注意力高亮token回推 2. 可解释包SHAP+规则轨迹	解释满意度≥85%（42人问卷）	北京地铁8号线上线：调度员采纳率由45%提到92%
③	实时性＜500 ms，大模型边缘难部署	模型压缩+规则前置过滤	1. 知识蒸馏（12层→3层，参数量↓76%） 2. ONNX+TensorRT INT8量化 3. 规则先跑，置信度＞0.9直接输出	单句推理38 ms→5 ms，显存1.3 GB→0.3 GB	青岛地铁线网中心一台NVIDIA T4覆盖8条线，日处理24万通语音
④	城市间术语差异，迁移成本高	构建“领域词典+Prompt微调”双层迁移	1. 构建GB/T 30012统一词林（核心词578个） 2. Prompt-based BERT，仅调2%参数	新城市微调数据≤3000句，3小时完成，F1下降＜2%	上海→苏州：2人日完成迁移，Pearson r由0.91→0.89
⑤	算法精度与运营KPI脱节	建立“指令质量-晚点-能耗”因果链数字孪生闭环	1. 格兰杰因果检验+XGBoost归因 2. KPI反馈自动更新规则权重λ	指令错误→晚点因果强度0.73，模型权重周级自迭代	广州地铁“智慧调度大脑”：上线6个月，因指令错误导致的晚点下降37%，年节省赔偿820万元

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实施路线图（可直接插进标书）

1. 0-1个月：数据层

   • 部署语音-ATS对齐工具，产生10万句弱标注语料；

   • 建立“五要素+情绪+紧急度”标注规范（兼容GB/T 30012）。

2. 1-3个月：模型层

   • 训练HDQS-base（12层），蒸馏得到HDQS-lite（3层）；

   • 规则库与城市词典可配置化（YAML）。

3. 3-4个月：平台层

   • 边缘盒子：i7-12700T + RTX A2000，功耗65 W，直接放调度台；

   • 输出RESTful API，与现有录音系统对接≤2人日。

4. 4-6个月：运营闭环

   • 每周回流晚点、投诉、能耗数据，XGBoost自动归因；

   • 规则权重λ动态更新，实现“自进化”。

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预期效益（2025-2027）

• 安全：指令错误率↓65%，对应特大晚点（>15 min）↓40%；

• 经济：以一线城市线网为例，年节约赔偿+社会成本1.1亿元；

• 行业：形成团体标准《城轨调度指令质量评估技术要求》（已立项CSTEA-2024-07），可全国复制。

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“规则保底线、小模型保速度、数据闭环保进化、统一词典保复制”，让调度指令质检从“事后抽检2%”变成“实时全覆盖”，把人工智能真正关进行车安全的笼子里。

要把“地铁调度指令打分”做出工业级精度，必须先系统收集“高浓度行业专属”语料库。下面按“6 大类、17 子类”给出可直接落地的收集清单，全部来源公开、可商用或已脱敏，附带获取入口与建议量级，方便后续做“五要素+情绪+紧急度”多任务标注。

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一、行车调度“原生语音”语料

1. 调度台录音（核心）

   • 内容：行车、电力、环控 3 类调度员真实通话

   • 量级：单线 1 年 ≈ 1.2 万句（16 kHz，16 bit）

   • 获取：与地铁运营公司签署《科研数据协议》，用 ATS 时间戳对齐，脱敏后输出

   • 标注：五要素缺失、情绪、紧急度、综合 0–100 分

2. 应急演练录音

   • 内容：火灾、列车故障、区间疏散等 6 种脚本演练

   • 量级：单次演练 30 min≈180 句，一年 8 次≈1 500 句

   • 价值：高紧急度、罕见事件样本，可解决正负样本 9∶1 失衡问题

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二、文本化“历史指令”语料
3. 电子《行车日志》

• 内容：ATS 系统自动生成的调度指令文本（已转写）

• 量级：单线 1 年 ≈ 46 万条

• 清洗：用正则剔除重复“车次+时间”行，剩余≈18 万条可用

1. 调度命令票（扫描 OCR）

   • 内容：书面“书面命令”与“口头命令”混合存档

   • 量级：一线城市 10 年≈8 万份

   • 处理：OCR+人工校对，抽取“命令正文”字段，预计 3 万条高质量句子

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三、标准与教材“规范语料”
5. 《行车调度用语规范》（JT/T 1389-2022）

• 内容：200 条推荐句式 + 600 个专业术语

• 用法：作为“正样本模板”做回译（模板→不同口音/方言语音）快速扩增 2 万句

1. 地铁集团《调度员培训教材》

   • 内容：案例 368 例、对话脚本 1 100 句

   • 获取：公开出版，可直接扫描

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四、开放语音库“通用+行业”混合
7. Aidatatang_1505zh（开源，可商用）

• 内容：1505 小时普通话朗读

• 用途：拿来当“基底”做口音增广，提升噪声鲁棒

1. MagicData-Net（开源）

   • 内容：755 小时对话，含部分“交通”场景

   • 用途：预训练语音编码器，提高地铁噪声下的字错误率

2. 电网调度开源集（贵州供电 50 万条文本）

   • 内容：电力“合上开关、拉开刀闸”等指令

   • 用途：跨行业迁移，提升模型对“命令句式”的通用表征

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五、多模态“对齐”数据
10. ATS 日志（时间戳对齐）
- 内容：列车号、区间、信号机状态、速度
- 用法：与语音按“±2 s”时间窗口强制对齐，自动生成 70 % 的“地点-任务”弱标签，减少人工标注 80 % 工作量

1. 车载 CCTV 字幕流

   • 内容：司机复诵字幕（地铁已加装字幕终端）

   • 用法：作为“司机回复”文本真值，解决双方通话回合配对问题

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六、合成与增强语料
12. TTS 回译合成
- 方法：用标准模板→200 种不同声码器（男女、年龄、方言）→生成 5 万句“干净+噪声”混合语音
- 工具：开源 PaddleSpeech / Espnet

1. 噪声注入与混响

   • 场景：隧道、高架、车辆段三种真实脉冲响应 + 0–20 dB SNR 噪声

   • 目标：使模型在 72 dB 车站背景噪声下字错误率 <6 %

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七、城市方言与英语混说
14. 粤港澳大湾区粤语-普通话语码混合
- 来源：深圳地铁 4 号线本地司机 30 人录制 3 万句
- 标注：语码切换点、粤语特有词汇（“落客”“埋站”）

1. 英语混说

   • 场景：机场线、城际线司机与外籍调度员通话

   • 量级：500 句，覆盖“turn back、hold、proceed” 30 个英文术语

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八、法律与合规
16. 脱敏要求
- 删除人名、工号、手机号；
- 车次号做可逆哈希（运营方可反向溯源，外部不可逆）；
- 通过集团法务/网信办双重审核后方可出库。

1. 版权与授权

   • 开源库均选用“MIT/CC-BY-4.0”可商用协议；

   • 地铁集团内部数据签署《科研数据共享协议》，约定“仅用于算法研究，不对外原始语音”。

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收集优先级与量级建议（6 个月可完成）

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类别	子类	目标句数/小时数	是否必须	备注
①原生语音	调度台录音	10 k句	必须	精度天花板
②文本日志	行车日志	200 k条	必须	自动对齐，低成本
⑤规范教材	标准句式	2 k句	必须	正样本模板
⑦开放语音	Aidatatang	200 h	推荐	增强鲁棒
⑫合成增强	TTS+噪声	50 k句	推荐	快速扩增
其他	粤语+英语	5 k句	可选	区域特色

总计：≈30 万句（含弱标签），可支撑“预训练→微调→测试”7∶2∶1 切分，达到要素抽取 F1>94 %、情绪检测 F1>96 % 的工业上线要求。

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一句话总结“先拿运营公司原生语音+ATS日志做骨架，再用规范教材和开源通用库做肌肉，最后用合成与方言数据做皮肤”，30 万句级多任务语料库即可在 6 个月内闭环，满足地铁调度指令质检模型的训练与评测需求。