Detail publikace

Readback Error Detection by Automatic Speech Recognition to Increase ATM Safety

HELMKE Hartmut, KLEINERT Matthias, SHETTY Shruthi, OHNEISER Oliver, EHR Heiko, PRASAD Amrutha, MOTLÍČEK Petr, VESELÝ Karel, ONDŘEJ Karel, SMRŽ Pavel, HARFMANN Julia a WINDISCH Christian a kol. Readback Error Detection by Automatic Speech Recognition to Increase ATM Safety. In: Proceedings of ATM Seminar. on-line: EUROPEAN ORGANISATION FOR THE SAFETY OF AIR NAVIGATION, 2021, s. 1-10. Dostupné z: https://drive.google.com/file/d/1N3o831BIAURA0GYTHkWmIpj9aYmMdu8A/view
Název česky
Detekce chyb zpětného čtení pomocí automatického rozpoznávání řeči pro zvýšení bezpečnosti ATM
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Helmke Hartmut (DLR)
Kleinert Matthias (DLR)
Shetty Shruthi (DLR)
Ohneiser Oliver (DLR)
Ehr Heiko (DLR)
Prasad Amrutha (IDIAP)
Motlíček Petr, Ing., Ph.D. (IDIAP)
Veselý Karel, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Ondřej Karel, Ing. (UPGM FIT VUT)
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Harfmann Julia (NATS)
a další
URL
Klíčová slova

Automatické rozpoznávání řeči (ASR), zpětná detekce chyb, řízení letového provozu (ATC)

Abstrakt

Jedním z klíčových úkolů řídícího letového provozu (ATCo) je vyhodnocovat zpětné informace pilotů a reagovat v případě chyb. Nedetekované chyby zpětného čtení, pokud nejsou opraveny ATCos, mohou mít dramatický dopad na bezpečnost řízení letového provozu (ATM). Ačkoli k nim dochází jen zřídka, výhody byť jen jednoho incidentu, kterému bylo zabráněno díky automatické detekci chyb zpětného čtení, ospravedlňují vynaložené úsilí. To však vyžaduje vysoce spolehlivé detekce, což je mimo výkon aktuálně dostupných implementací automatického rozpoznávání řeči. Projekt HAAWAII si klade za cíl dosáhnout míry falešných poplachů pod 10 % a míry detekce chyb zpětného čtení lepší než 50 %. Po provedení předběžné analýzy porovnáním promluv ATCo s pilotními readbacky na úrovni slov se tento přístup ukázal jako velmi neúčinný. Volací značky jsou zkrácené nebo se ani nevyslovují, často se nepoužívají jednotky výšky a rychlosti, například devatenáct osm je totéž jako jedna jedna devět desítková osmička. Prezentovaný přístup proto transformuje rozpoznané slovní sekvence do tzv. ATC konceptů, jak bylo dohodnuto s ontologií projektu SESAR PJ.16-04. Detekce chyb zpětného čtení na úrovni konceptu je spolehlivější a robustnější, protože také bere v úvahu různé formy předávání stejných sémantických zpráv a je také tolerantnější k částečně nesprávně rozpoznávaným slovům. Nicméně dobrá míra rozpoznávání na úrovni slov je nezbytná pro správnou transformaci slov do konceptů, čehož bude dosaženo integrací hlasových dat z promluv ATCo a zpětných záznamů pilotů s kontextovými informacemi, jako jsou data týkající se radaru, letových plánů a počasí. Tento článek představuje relevantní případy použití, algoritmus založený na ontologii a počáteční výsledky týkající se přesnosti rozpoznávání volacích značek pro účely automatické detekce chyb zpětného čtení.

Rok
2021
Strany
1-10
Sborník
Proceedings of ATM Seminar
Konference
14th USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2021), on-line, US
Vydavatel
EUROPEAN ORGANISATION FOR THE SAFETY OF AIR NAVIGATION
Místo
on-line, BE
EID Scopus
2-s2.0-85123640492
BibTeX 
@INPROCEEDINGS{FITPUB12637,
   author = "Hartmut Helmke and Matthias Kleinert and Shruthi Shetty and Oliver Ohneiser and Heiko Ehr and Amrutha Prasad and Petr Motl\'{i}\v{c}ek and Karel Vesel\'{y} and Karel Ond\v{r}ej and Pavel Smr\v{z} and Julia Harfmann and Christian Windisch and et al.",
   title = "Readback Error Detection by Automatic Speech Recognition to Increase ATM Safety",
   pages = "1--10",
   booktitle = "Proceedings of ATM Seminar",
   year = 2021,
   location = "on-line, BE",
   publisher = "EUROPEAN ORGANISATION FOR THE SAFETY OF AIR NAVIGATION",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12637"
}
Nahoru