语音识别在机场安防的应用与发展

　　霍尼韦尔的先进技术研发团队正着力于开发一系列语音识别工具,并结合机器学习以减少错误概率,帮助机组克服语言和口音障碍。

　　正如大家所知,在飞行过程中,空管人员(ATC)需要与飞行员保持沟通,以确保飞机沿正确的航线飞行。虽然不同机型情况不同, 但在飞行中的驾驶舱内进行通话,和你在车里打电话可完全不一样一一飞行员既要克 服 舱内噪音,又要判断无线电或电话那头不同国家地区空管人员的语音指令,压力也不小。

　　霍尼韦尔正在开发一项语音转化工具,将飞行员与空管之间的语音转化成文字显示在屏幕上,从而辅助飞行员获取明确的空管指令。

　　该工具的另一个强大之处在于,它也能识别不同地区的英语方言或口音。虽然英语是航空业的通用语言,但是方言或口音着实让不少飞行员头痛不已。霍尼韦尔的语音识别技术能够有效排除方言或口音的影响,从而避免机组因口音问题造成的误解,也节省飞行员反复确认指令的时间,从容应对全球各地空管饮伴们的挑战。

　　有了这个工具,飞行员能在获得语音指令的同时通过屏幕上的文字明确指令内容,尤其在起飞和降落阶段,以及在应对飞行员不熟悉的语言或口音时,这份“双重保险”尤为重要。从长远来看, 这类技术能够帮助减 少 如错降跑道这样的重大事故,确保飞行安全并提

　　对于人工智能在航空领域的运用,霍尼韦尔也进行着很多激动人心的探索,比如通过AI手段处理驾驶舱中的声音。霍尼韦尔在驾驶舱中安装麦克风,收集并分析每个开关及按钮所发出的不同声音,这些信息对空难调查有巨大价值。

　　霍尼韦尔Mic'd Up识别驾驶舱不同按钮及按键的声音

　　发生空难后,监管方、航空公司以及其他调查人员将查看飞行记录器(黑匣子),并努力拼凑、获知事件发生的具体情况。然而由于嘈杂的背景噪音,部分声音信息的细节通常难以识别。在AI和机器学习的协助下,我们可以识别出每一个按钮的声音,判断操作动作及时间。

　　通过大量的声音识别及事件分析,并与AI技术相结合,效果将会加倍:我们不仅可以更有效地进行事故调查,更可以总结出规律,并在飞行员即将按下错误按钮时出警告。

　　将驾驶舱声音作为一项独立的调查对象,能更好地了解事故发生前、 发生时驾驶舱内的情况。这些认知对我们的研发也有极大意义,能有效杜绝同类错误的再次发生。

　　这一技术的应用前景也十分广阔,例如将该技术应用到汽车上,能够在发生事故后帮助明确驾驶员的责任,加快理赔进程。同时,它还能够通过收集数据加以分析总结, 从而避免事故再次发生,加强对驾驶员的安全保护。

作者：何遥
编辑：广翰楼