Amélioration de l’intelligibilité de la parole dans des enregistrements de « boîtes noires aéronautiques » à l’aide de méthodes de Séparation Aveugle de Sources - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Amélioration de l’intelligibilité de la parole dans des enregistrements de « boîtes noires aéronautiques » à l’aide de méthodes de Séparation Aveugle de Sources

Abstract

BEA is the French authority in charge of safety investigations in the event of a civil aircraft accident, and in this context analyzes audio files from cockpit voice recorders (CVRs). The CVR design constraints result in the presence of a large amount of superimposed speech areas, which complicates the use of this data. In this article we present a first study on the potential contribution of Blind Source Separation for improving the intelligibility of CVR recordings.
Le BEA est l'autorité française en charge des enquêtes de sécurité en cas d'incidents ou d'accidents d'aéronefs civils, et dans ce contexte procède à l'analyse des fichiers audio des enregistreurs de conversations (CVR). Les contraintes de conception des CVR ont pour conséquence la présence d'une quantité importante de zones de parole superposée, ce qui complique l'exploitation de ces données. Dans cet article nous présentons une première étude sur l'apport potentiel de la Séparation Aveugle de Sources afin d'améliorer l'intelligibilité des enregistrements CVR.
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Dates and versions

hal-03610197 , version 1 (22-12-2022)

Identifiers

Cite

Benjamin Bigot, Hélène Devulder, Matthieu Puigt. Amélioration de l’intelligibilité de la parole dans des enregistrements de « boîtes noires aéronautiques » à l’aide de méthodes de Séparation Aveugle de Sources. XXXXIVe Journées d'Etudes sur la Parole (JEP 2022), Jun 2022, Île de Noirmoutier, France. ⟨10.21437/JEP.2022-35⟩. ⟨hal-03610197⟩
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