@InProceedings{Dambier2004_533,
<br/>   author = {Michael Dambier and Matthias Wölfel and Christian Fügen},
<br/>   booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2004},
<br/>   title = {Robuste Spracherkennung im Cockpit von Luftfahrzeugen},
<br/>   year = {2004},
<br/>   editor = {Klaus Fellbaum},
<br/>   month = mar,
<br/>   pages = {284--291},
<br/>   publisher = {TUDpress, Dresden},
<br/>   abstract  = {Der Einsatz von Spracherkennung im Luftfahrzeug kann dazu beitragen,
die Arbeitsbelastung des Piloten zu reduzieren. In Flugphasen mit hoher
Arbeitsbelastung können komplexe Abläufe mit Hilfe der Spracheingabe vereinfacht
werden. Denkbar wären eine Sprachsteuerung von Kommunikations- und
Navigationseinrichtungen; weiterhin eine automatische Transkription und Darstellung
von Funksprüchen der Flugverkehrskontrollstellen. Um einen zusätzlichen
Trainingsaufwand der Piloten eines Luftfahrzeuges zu verhindern, sollte eine kontinuierliche, sprecherunabhängige Spracherkennung eingesetzt werden. Die Verwendung von Standardverfahren ist in diesem Umfeld jedoch nicht geeignet, da die
Sprache durch im Cockpit vorhandene Störgeräusche beeinflusst wird. Abhängig
von Antrieb und Flugphase des Luftfahrzeuges können diese Störgeräusche sehr
unterschiedlich sein. Ein weiteres Problem stellt die im Flugfunk verwendete und
sehr störanfällige Amplitudenmodulation dar. In der hier vorgestellten Arbeit wird
untersucht, inwieweit Verfahren, die zur Spracherkennung in Kraftfahrzeugen entwickelt wurden, für die Spracherkennung in Luftfahrzeugen der Allgemeinen Luftfahrt geeignet sind. Betrachtet werden die spektrale Subtraktion, cepstrale Mittelwertsubtraktion und die modellkombinationsbasierte akustische Transformation.
Des weiteren werden diese Verfahren adaptiert, um sie auf die Besonderheiten
im Cockpit von Luftfahrzeugen anzupassen. Sprachaufnahmen, aufgenommen in
einem Kleinflugzeug und einem Helikopter, wurden mit dem Spracherkenner Janus
Recognition Toolkit (JRTk) der Interactive Systems Labs (Universität Karlsruhe
(TH), Deutschland und Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) automatisch
transkribiert. Im Kleinflugzeug wurde eine Reduktion der Wortfehlerrate von
25,47% auf 19,30%, im Helikopter von 28,86% auf 17,45% erreicht.},
<br/>   isbn = {978-3-937672-65-6},
<br/>   issn = {0940-6832},
<br/>   keywords = {Technologie und Anwendung der Sprachsignalverarbeitung},
<br/>   url = {https://www.essv.de/pdf/2004_284_291.pdf},
<br/>}