本文提出了一种高效的噪声语音情感识别（NSER）方法，通过采用自动语音识别（ASR）模型作为噪声鲁棒特征提取器来消除噪声语音中的非语音信息，以解决传统 NSER 方法在真实环境中对非平稳噪声的复杂性和不确定性的限制。实验证明，该方法在 NSER 性能上优于传统的噪声减少方法，胜过自监督学习方法，并且即使在使用 ASR 转录或噪声语音的基准转录的文本方法中也表现优异。

本文讲述了一起空中交通管制系统故障的案例，呼吁加强安全设计，避免航路点重复命名和缺乏形式验证等问题。制造商提供了专业知识，但连锁反应已经是灾难性的。