Original title:
Automatický přepis řeči letecké komunikace do textu
Translated title:
Automatic Transcription of Air-Traffic Communication to Text
Authors:
Nevařilová, Veronika ; Veselý, Karel (referee) ; Szőke, Igor (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá adaptací Whisperu, modelu automatického rozpoznávání řeči vyvinutého společností OpenAI, na českých a anglických záznamech letecké komunikace. Poskytuje základní vhled do problematiky rozpoznávání řeči, neuronových sítí a modelů stavěných na transformer architektuře. Popsány jsou také sběr a anotace dat a nakonec průběh a porovnání učení na dvou různých formách přepisu – plném, kdy se model učí přepisovat nahrávky slovo od slova, a zkráceném, který je snadnější pro rychlé vyhledávání informací v textu a přirozenější pro řídící letového provozu.
This thesis focuses on fine-tuning Whisper, an automatic speech recognition model developed by OpenAI, on Czech and English recordings of air-traffic communication. It provides a fundamental insight into automatic speech recognition, neural networks and transformer architecture. Further, data collection and annotation is also described and after that it details the process and outcomes of Whisper’s training on two different transcription formats – full, where the model learns to transcribe recordings word by word, and abbreviated, which is more suitable for quick navigation and more natural for air traffic controllers.
Keywords:
AI; Air-traffic communication; automatic speech recognition; natural language processing; neural networks; OpenAI; Whisper.; Letecká komunikace; neuronové sítě; OpenAI; rozpoznávání řeči; umělá inteligence; Whisper.; zpracování přirozeného jazyka
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/247442