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Adaptation of Assistant Based Speech Recognition to New Domains and its Acceptance by Air Traffic Controllers

Kleinert, Matthias und Helmke, Hartmut und Siol, Gerald und Ehr, Heiko und Klakow, Dietrich und Singh, Mittul und Motlice, Petr und Kern, Christian und Cerna, Aneta und Hlousek, Petr (2019) Adaptation of Assistant Based Speech Recognition to New Domains and its Acceptance by Air Traffic Controllers. In: Intelligent Human Systems Integration: Integrating People and Intelligent Systems (IHSI 2019) (ISI/SCOPUS). Intelligent Human Systems Integration: Integrating People and Intelligent Systems (IHSI 2019), 07. - 10. Feb. 2019, San Diego, Kalifornien, USA. doi: 10.1007/978-3-030-11051-2_125.

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Kurzfassung

In air traffic control rooms, paper flight strips are more and more replaced by digital solutions. The digital systems, however, increase the workload for air traffic controllers: For instance, each voice-command must be manually inserted into the system by the controller. Recently the AcListant® project has validated that Assistant Based Speech Recognition (ABSR) can replace the manual inputs by automatically recognized voice commands. Adaptation of ABSR to different environments, however, has shown to be expensive. The Horizon 2020 funded project MALORCA MAchine Learning Of Speech Recognition Models for Controller Assistance), proposed a more effective adaptation solution integrating a machine learning Framework. As a first showcase, ABSR was automatically adapted with radar data and voice recordings for Prague and Vienna. The system reaches command recognition error rates of 0.6% (Prague) resp. 3.2% (Vienna). This paper describes the feedback trials with controllers from Vienna and Prague.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123251/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Adaptation of Assistant Based Speech Recognition to New Domains and its Acceptance by Air Traffic Controllers
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
Klakow, Dietrichdietrich.klakow (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Singh, Mittulmittul.singh (at) lsv.uni-saarland.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Motlice, Petrpetr.motlicek (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kern, ChristianChristian.Kern (at) austrocontrol.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cerna, AnetaAneta.Cerna (at) ans.czNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hlousek, PetrPetr.Hlousek (at) ans.czNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:Intelligent Human Systems Integration: Integrating People and Intelligent Systems (IHSI 2019) (ISI/SCOPUS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1007/978-3-030-11051-2_125
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Learning, Assistant Based Speech Recognition, Automatic Speech Recognition, Air Traffic Controller
Veranstaltungstitel:Intelligent Human Systems Integration: Integrating People and Intelligent Systems (IHSI 2019)
Veranstaltungsort:San Diego, Kalifornien, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:07. - 10. Feb. 2019
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:05 Jun 2019 10:49
Letzte Änderung:24 Jul 2023 13:04

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