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Semi-supervised Adaptation of Assistant Based Speech Recognition Models for different Approach Areas

Kleinert, Matthias und Helmke, Hartmut und Siol, Gerald und Ehr, Heiko und Cerna, Aneta und Kern, Christian und Klakow, Dietrich und Motlice, Petr und Oualil, Youssef und Singh, Mittul und Srinivasamurthy, Ajay (2018) Semi-supervised Adaptation of Assistant Based Speech Recognition Models for different Approach Areas. In: 37th IEEE/AIAA Digital Avionics Systems Conference, DASC 2018. 37th AIAA/IEEE Digital Avionics Systems Conference (DASC), 23. - 27. Sep. 2018, London, England. doi: 10.1109/dasc.2018.8569879.

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Kurzfassung

Air Navigation Service Providers (ANSPs) replace paper flight strips through different digital solutions. The instructed com-mands from an air traffic controller (ATCos) are then available in computer readable form. However, those systems require manual controller inputs, i.e. ATCos workload increases. The Active Listening Assistant (AcListant®) project has shown that Assistant Based Speech Recognition (ABSR) is a potential solution to reduce this additional workload. However, the development of an ABSR application for a specific target-domain usually requires a large amount of manually transcribed audio data in order to achieve task-sufficient recognition accuracies. MALORCA project developed an initial basic ABSR system and semi-automatically tailored its recognition models for both Prague and Vienna approaches by machine learning from automatically transcribed audio data. Command recognition error rates were reduced from 7.9% to under 0.6% for Prague and from 18.9% to 3.2% for Vienna.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123238/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Semi-supervised Adaptation of Assistant Based Speech Recognition Models for different Approach Areas
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kleinert, MatthiasMatthias.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0782-4147NICHT SPEZIFIZIERT
Helmke, HartmutHartmut.Helmke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1939-0200NICHT SPEZIFIZIERT
Siol, GeraldGerald.Siol (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ehr, HeikoHeiko.Ehr (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cerna, AnetaAneta.Cerna (at) ans.czNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kern, ChristianChristian.Kern (at) austrocontrol.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klakow, Dietrichdietrich.klakow (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Motlice, Petrpetr.motlicek (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Oualil, Youssefyoualil (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singh, Mittulmittul.singh (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Srinivasamurthy, Ajayajay.srinivasamurthy (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2018
Erschienen in:37th IEEE/AIAA Digital Avionics Systems Conference, DASC 2018
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/dasc.2018.8569879
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Learning, Assistant Based Speech Recognition, Unsupervised Learning, Command Prediction Model, Automatic Speech Recognition
Veranstaltungstitel:37th AIAA/IEEE Digital Avionics Systems Conference (DASC)
Veranstaltungsort:London, England
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:23. - 27. Sep. 2018
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: Kleinert, Matthias
Hinterlegt am:26 Nov 2018 14:39
Letzte Änderung:24 Jul 2023 10:03

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