Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Bertraffic: Bert-Based Joint Speaker Role and Speaker Change Detection for Air Traffic Control Communications

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A6ATZ2B5W" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:6ATZ2B5W - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85147797614&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sot=b&sdt=b&s=TITLE-ABS-KEY%28Bertraffic%3A+Bert-Based+Joint+Speaker+Role+and+Speaker+Change+Detection+for+Air+Traffic+Control+Communications%29&sessionSearchId=504c9913ef2b30d913ecbbe95bf5781a&relpos=0" target="_blank" >https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85147797614&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sot=b&sdt=b&s=TITLE-ABS-KEY%28Bertraffic%3A+Bert-Based+Joint+Speaker+Role+and+Speaker+Change+Detection+for+Air+Traffic+Control+Communications%29&sessionSearchId=504c9913ef2b30d913ecbbe95bf5781a&relpos=0</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/SLT54892.2023.10022718" target="_blank" >10.1109/SLT54892.2023.10022718</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bertraffic: Bert-Based Joint Speaker Role and Speaker Change Detection for Air Traffic Control Communications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Automatic speech recognition (ASR) allows transcribing the communications between air traffic controllers (ATCOs) and aircraft pilots. The transcriptions are used later to extract ATC named entities, e.g., aircraft callsigns. One common challenge is speech activity detection (SAD) and speaker diarization (SD). In the failure condition, two or more segments remain in the same recording, jeopardizing the overall performance. We propose a system that combines SAD and a BERT model to perform speaker change detection and speaker role detection (SRD) by chunking ASR transcripts, i.e., SD with a defined number of speakers together with SRD. The proposed model is evaluated on real-life public ATC databases. Our BERT SD model baseline reaches up to 10% and 20% token-based Jaccard error rate (JER) in public and private ATC databases. We also achieved relative improvements of 32% and 7.7% in JERs and SD error rate (DER), respectively, compared to VBx, a well-known SD system. 1 1 Our code is stored in the following public GitHub repository: https://github.com/idiap/bert-text-diarization-atc

  • Název v anglickém jazyce

    Bertraffic: Bert-Based Joint Speaker Role and Speaker Change Detection for Air Traffic Control Communications

  • Popis výsledku anglicky

    Automatic speech recognition (ASR) allows transcribing the communications between air traffic controllers (ATCOs) and aircraft pilots. The transcriptions are used later to extract ATC named entities, e.g., aircraft callsigns. One common challenge is speech activity detection (SAD) and speaker diarization (SD). In the failure condition, two or more segments remain in the same recording, jeopardizing the overall performance. We propose a system that combines SAD and a BERT model to perform speaker change detection and speaker role detection (SRD) by chunking ASR transcripts, i.e., SD with a defined number of speakers together with SRD. The proposed model is evaluated on real-life public ATC databases. Our BERT SD model baseline reaches up to 10% and 20% token-based Jaccard error rate (JER) in public and private ATC databases. We also achieved relative improvements of 32% and 7.7% in JERs and SD error rate (DER), respectively, compared to VBx, a well-known SD system. 1 1 Our code is stored in the following public GitHub repository: https://github.com/idiap/bert-text-diarization-atc

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2022 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)

  • ISBN

    9798350396904

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    633-640

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Doha, Qatar

  • Datum konání akce

    1. 1. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku