Ground control to Major Tom... Le CRIM utilise sa technologie de pointe pour déchiffrer les communications de contrôle de la circulation aérienne!


Ground control to Major Tom...
Le CRIM utilise sa technologie de pointe pour déchiffrer les communications de contrôle de la circulation aérienne!


Sommaire : Les experts du CRIM participent chaque année à diverses compétitions et évaluations technologiques. Ces événements sont essentiels, aussi bien pour comparer les travaux du CRIM à ceux d'autres experts du domaine que pour accélérer l'innovation en révélant les techniques les plus performantes par des défis où tous les participants travaillent avec les mêmes données.

En 2018, nos experts en reconnaissance de la parole et traitement automatique du langage naturel (TALN) ont participé à un défi scientifique organisé par Airbus sur la reconnaissance vocale dans le domaine du contrôle de la circulation aérienne (Air Traffic Control Challenge 2018). En lançant ce défi, Airbus souhaitait identifier les technologies de reconnaissance vocale et d'analyse textuelle les plus aptes à répondre à leurs besoins.

Le défi ATC 2018

Le défi était basé sur un type de signal audio très spécifique : les communications radio entre les avions et les opérateurs de la tour de contrôle. Deux tâches ont été confiées aux participants:

  1. Transcrire les propos tenus lors des communications en texte en utilisant la reconnaissance vocale et la transcription parole-texte.
  2. Détecter automatiquement les "indicatifs d'appel" dans les communications. Les indicatifs d'appel sont des codes spécifiques utilisés pour s'adresser aux avions. Généralement, un indicatif d'appel est constitué du code de la compagnie aérienne, suivi par plusieurs caractères alpha-numériques. Pour accomplir cette tâche, les experts du CRIM ont fait appel à des techniques d'étiquetage séquentiel (sequence labelling) et de détection des motifs (pattern detection) appartenant au domaine du TALN.

Le saviez-vous ? 
La simulation se basait sur des enregistrements de conversations entre la tour de contrôle de l'aéroport de Toulouse et des avions atterrissant ou décollant de cet aéroport. Toutes les conversations étaient des enregistrements d'interactions et de trafic réels à l'aéroport de Toulouse. 
Écoutez un exemple du type de conversation que les participants ont dû analyser

 

Pourquoi participer?

Ce concours international était ouvert aux entreprises, aux centres de recherche, aux universités et aux particuliers. Les nombreuses complexités de la communication vocale ATC furent l'occasion de tester les limites de la technologie de reconnaissance vocale du CRIM dans un nouveau contexte.

Les défis spécifiques de la parole ATC sont nombreux. Mentionnons entre autres :

  • le bruit de fond omniprésent ;
  • un vocabulaire très spécifique et spécialisé (par exemple l'alphabet phonétique de l'OTAN utilisé pour épeler les noms ou les codes - "Alpha, Bravo, Charlie, etc.") ;
  • et le débit très rapide des opérateurs.

Résultats

Malgré les nombreux défis auxquels nos experts ont dû faire face, le CRIM a obtenu des résultats impressionnants dans le cadre de cette compétition. Les résultats des participants ont été présentés lors d'un atelier à Toulouse en octobre 2018. Sur une vingtaine d'équipes participantes, le CRIM s'est classé 3e parmi tous les participants pour sa performance globale et 2e pour la tâche de reconnaissance des indicatifs d'appel, un exploit remarquable pour une première participation à ce type de défi impliquant la reconnaissance vocale et l'analyse textuelle!

Pour en savoir plus sur la participation du CRIM aux défis technologiques internationaux
et sur la façon dont l'expertise du CRIM a contribué à stimuler l'innovation dans ce domaine,
consultez la fiche
!

Équipes

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  • Montréal International RT @MTLINTL: #DYK Montréal has one of the deepest #AI talent pools in the world ???? More details ???? https://t.co/R073su8k8z #NeurIPS #NeurIPS2…
  • Tom Landry RT @Tom_Landry_: Hey @opengeospatial and @CRIM_ca ! Poster is set up at #AGU18 to present (draft) work of #MachineLearning task of Testbed-…

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