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Prediction and Extraction of Tower Controller Commands for Speech Recognition Applications

Ohneiser, Oliver und Helmke, Hartmut und Shetty, Shruthi und Kleinert, Matthias und Ehr, Heiko und Murauskas, Sarunas und Pagirys, Tomas (2021) Prediction and Extraction of Tower Controller Commands for Speech Recognition Applications. Journal of Air Transport Management, 95. Elsevier. doi: 10.1016/j.jairtraman.2021.102089. ISSN 0969-6997.

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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969699721000727?via%3Dihub

Kurzfassung

Air traffic controllers' (ATCos) workload often is a limiting factor for air traffic capacity. Thus, electronic support systems intend to reduce ATCos' workload. Automatic speech recognition can extract controller command elements from verbal clearances to deliver automatic input for air traffic control systems, thereby avoiding manual input. Assistant Based Speech Recognition (ABSR) with high command recognition rates and low error rates has proven to dramatically reduce ATCos' workload and increase capacity in approach scenarios. However, ABSR needs accurate hypotheses on expected commands and accurate extractions of command annotations from utterance transcriptions to achieve the required performance. Based on the experience of implementation for approach control, a hypotheses generator and a command extractor have been developed for speech recognition applications regarding tower control communication to face current and future challenges in the aerodrome environment. Three human-in-the-loop multiple remote tower simulation studies were performed with 16 ATCos from Hungary, Lithuania, and Finland at DLR Braunschweig from 2017 to 2019. Roughly 100 h of speech with corresponding radar data were recorded. Around 6000 speech utterances resulting in 16,000 commands have been manually transcribed and annotated. Some parts of the data have been used for training prediction models and command extraction algorithms. Other parts were used for evaluation of command prediction and command extraction. The automatic command extractor achieved a command extraction rate of 96.7%. The hypotheses generator showed operational feasibility with a sufficiently low command prediction error rate of 7.3%.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143891/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Prediction and Extraction of Tower Controller Commands for Speech Recognition Applications
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ohneiser, OliverOliver.Ohneiser (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5411-691XNICHT SPEZIFIZIERT
Helmke, Hartmuthartmut.helmke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1939-0200NICHT SPEZIFIZIERT
Shetty, Shruthishruthi.shetty (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kleinert, MatthiasMatthias.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0782-4147NICHT SPEZIFIZIERT
Ehr, HeikoHeiko.Ehr (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Murauskas, SarunasOro Navigacija (ON)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pagirys, TomasOro Navigacija (ON)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:7 Juni 2021
Erschienen in:Journal of Air Transport Management
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:95
DOI:10.1016/j.jairtraman.2021.102089
Verlag:Elsevier
Name der Reihe:Elsevier
ISSN:0969-6997
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Air traffic controller; Multiple remote tower commands; Command prediction; Command extraction; Assistant based speech recognition
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AI - Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Faktor Mensch
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Lotsenassistenz
Hinterlegt von: Ohneiser, Oliver
Hinterlegt am:14 Sep 2021 10:36
Letzte Änderung:20 Okt 2023 08:02

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