Ứng dụng kỹ thuật nhận dạng tiếng nói tự động để hỗ trợ hoạt động kiểm soát không lưu

Abstract

Kiểm soát không lưu là một hoạt động mang ý nghĩa cực kỳ quan trọng nhằm đảm bảo sự an toàn và duy trì sự thông suốt của các chuyến bay. Một số các nhiệm vụ của kiểm soát viên không lưu là hiệp đồng với phi công để hướng dẫn phi công tuân thủ lộ trình bay và tránh xung đột giữa các máy bay. Nhằm hỗ trợ cho kiểm soát viên không lưu, bài báo đề xuất ứng dụng kỹ thuật nhận dạng tiếng nói tự động trong việc phát hiện lỗi do thông tin sai lệch giữa kiểm soát viên và phi công. Trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, hệ thống hỗ trợ tập trung vào khai thác dịch vụ điện toán đám mây Azure thuộc tập đoàn Microsoft. Hệ thống đề xuất gồm có hai phần: trước tiên, tiếng nói của phi công và kiểm soát viên được chuyển đổi thành văn bản dựa trên nền tảng học sâu LSTM (Long Short Term Memory); sau đó tiếng nói của hai đối tượng này được so sánh với nhau dựa vào so sánh hai văn bản tương ứng, từ đó phát hiện ra lỗi lặp lại và lỗi nghe lại. Các thí nghiệm được tiến hành với 10 mực bay trong vùng trời điều hành từ độ cao 15.000 feet đến 25.000 feet, trong môi trường bay giả lập và thực tế. Kết quả thí nghiệm bước đầu đã cho tỷ lệ nhận dạng chấp nhận được và tỷ lệ phát hiện lỗi rất khả quan.