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Safety Aspects of Supporting Apron Controllers with Automatic Speech Recognition and Understanding Integrated into an Advanced Surface Movement Guidance and Control System

Kleinert, Matthias und Ohneiser, Oliver und Helmke, Hartmut und Shetty, Shruthi und Ehr, Heiko und Maier, Mathias und Schacht, Susanne und Wiese, Hanno (2023) Safety Aspects of Supporting Apron Controllers with Automatic Speech Recognition and Understanding Integrated into an Advanced Surface Movement Guidance and Control System. Aerospace, 10 (7). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/aerospace10070596. ISSN 2226-4310.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
3MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/journal/aerospace

Kurzfassung

The information air traffic controllers (ATCos) communicate via radio telephony is valuable for digital assistants to provide additional safety. Yet, ATCos have to enter this information manually. Assistant-based speech recognition (ABSR) has proven to be a lightweight technology that automatically extracts and successfully feeds the content of ATC communication into digital systems without additional human effort. This article explains how ABSR can be integrated into an advanced surface movement guidance and control system (A-SMGCS). The described validations were performed in the complex apron simulation training environment of Frankfurt Airport with 14 apron controllers in a human-in-the-loop simulation in summer 2022. The integration significantly reduces the workload of controllers and increases safety as well as overall performance. Based on a word error rate of 3.1%, the command recognition rate was 91.8% with a callsign recognition rate of 97.4%. This performance was enabled by the integration of A-SMGCS and ABSR: the command recognition rate improves by more than 15% absolute by considering A-SMGCS data in ABSR.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/195887/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Safety Aspects of Supporting Apron Controllers with Automatic Speech Recognition and Understanding Integrated into an Advanced Surface Movement Guidance and Control System
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kleinert, MatthiasMatthias.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0782-4147NICHT SPEZIFIZIERT
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
Ehr, HeikoHeiko.Ehr (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maier, Mathiasmathias.maier (at) atrics.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schacht, Susannesusanne.schach (at) atrics.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wiese, Hannoh.wiese (at) fraport.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:30 Juni 2023
Erschienen in:Aerospace
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:10
DOI:10.3390/aerospace10070596
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
Name der Reihe:Special Issue Automatic Speech Recognition and Understanding in Air Traffic Management
ISSN:2226-4310
Status:veröffentlicht
Stichwörter:air traffic controller; simulation pilot; workload; assistant-based speech recognition; automatic speech recognition and understanding; apron control; STARFiSH
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Managementaufgaben Luftfahrt
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Lotsenassistenz
Hinterlegt von: Diederich, Kerstin
Hinterlegt am:10 Aug 2023 10:49
Letzte Änderung:28 Nov 2023 13:06

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