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Iterative Learning of Speech Recognition Models for Air Traffic Control

Srinivasamurthy, Ajay und Motlicek, Petr und Singh, Mittul und Oualil, Youssef und Kleinert, Matthias und Ehr, Heiko und Helmke, Hartmut (2018) Iterative Learning of Speech Recognition Models for Air Traffic Control. In: Interspeech. Interspeech 2018, 2.-6. September 2018, Hyderabad, India. doi: 10.21437/Interspeech.2018-1447.

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Kurzfassung

Automatic Speech Recognition (ASR) has recently proved to be a useful tool to reduce the workload of air traffic controllers leading to significant gains in operational efficiency. Air Traffic Control (ATC) systems in operation rooms around the world generate large amounts of untranscribed speech and radar data each day, which can be utilized to build and improve ASR models. In this paper, we propose an iterative approach that utilizes increasing amounts of untranscribed data to incrementally build the necessary ASR models for an ATC operational area. Our approach uses a semi-supervised learning framework to combine speech and radar data to iteratively update the acoustic model, language model and command prediction model (i.e. prediction of possible commands from radar data for a given air traffic situation) of an ASR system. Starting with seed models built with a limited amount of manually transcribed data, we simulate an operational scenario to adapt and improve the models through semi-supervised learning. Experiments on two independent ATC areas (Vienna and Prague) demonstrate the utility of our proposed methodology that can scale to operational environments with minimal manual effort for learning and adaptation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/120924/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Iterative Learning of Speech Recognition Models for Air Traffic Control
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Srinivasamurthy, Ajayajay.srinivasamurthy (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Motlicek, PetrPetr.Motlicek (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singh, Mittulmittul.singh (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Oualil, Youssefyoualil (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kleinert, MatthiasMatthias.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0782-4147NICHT SPEZIFIZIERT
Ehr, HeikoHeiko.Ehr (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Helmke, HartmutHartmut.Helmke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1939-0200NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2018
Erschienen in:Interspeech
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.21437/Interspeech.2018-1447
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Speech recognition, Iterative learning, Semisupervised learning, Air traffic control
Veranstaltungstitel:Interspeech 2018
Veranstaltungsort:Hyderabad, India
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2.-6. September 2018
Veranstalter :Indian Institute of Technology (IIT), Madras, India; International Speech Communication Association (ISCA)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Air Traffic Management and Operation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Effiziente Flugführung (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Lotsenassistenz
Hinterlegt von: Diederich, Kerstin
Hinterlegt am:14 Nov 2018 09:27
Letzte Änderung:19 Jul 2023 08:42

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