随着计算机、自动化以及信息技术的不断发展,人-机交互的方式发生了根本的改变。以空中交通管制中心、核电站主控室、轨道交通控制中心等大型集中式控制系统为例,操作员的作业由手动为主的操作型任务转变为以信息监控为主的决策型任务,其作业的可靠性更多地依赖注意力、沟通等非技术技能水平。对数字化界面信息保持良好的情景意识,是避免人为失误的关键所在。在轨道交通控制中心中,调度员通过语音交互任务获取的信息比例占到30%以上,即使通过良好的声学设计将控制中心的背景噪声控制在45d B(A)以下,也不能够消除由并行任务伴随的并发多语音对调度员有效信息的传递形成干扰。由于人注意资源的有限性,并发的多语音容易造成调度员对听觉信息响应的延迟甚至内容的辨识错误,从而导致关键信息的遗漏,引发安全事故。论文选题来自轨道交通控制与安全国家重点实验室自主课题:“轨道交通控制中心调度行为复杂性研究”,旨在从影响听觉注意的因素出发,采用心理声学实验的方法探讨自下而上和自上而下交互作用下的听觉选择性注意行为,构建基于多属性决策理论的听觉选择性注意的模型,研究基于声源追踪任务的听觉注意干预措施,为有效解决人-机交互系统中并发多语音环境的听觉信息处理可靠性提供理论方法和技术支撑,具有比较重要的理论与实际应用价值。论文主要完成的创新性工作如下:1)在关键事件法所获得的听觉注意影响因素基础上,通过问卷量表的设计和实施采用层次分析法度量各因素的权重,明确了听觉、认知和信息3个维度共13个因素对语音交互任务的影响程度。2)在分析知觉线索的去信息掩蔽机制基础上,提出了说话人特征集中式暴露以及信息可懂度可能在并发多语音环境中提升目标辨识率的两个假设,并展开相应的行为学实验验证。3)在对听觉选择性注意行为分析的基础上,基于多元非线性回归方程建立了由目标显著性和人的认知处理共同作用的听觉选择性注意模型,分析发现了目标辨识概率与目标显著度和目标信息价值呈显著相关性。4)分析了并发多语音环境中听觉注意的干预方法,设计了短期集中式声源追踪任务并将其用于正常听力成年人的听觉训练,通过语音辨识实验验证其对听觉注意的改善和在语音场景中的迁移效用,探讨了该方法作为人-机交互系统操作员职业训练的可行性。