ASTRA：具有自主 Simpilot 功能的可扩展下一代 ATCO 训练模拟器

空中交通管制操作员 (ATCO) 对于确保空中交通安全、有序和高效至关重要，但训练能力却受到对称为模拟飞行员的专业训练师的限制，他们必须在模拟空域中对飞行员和空中交通管制员进行角色扮演。现有的自动化解决方案依赖于以西方为中心的语音模型，这些模型在新加坡的操作环境中表现不佳，现成的系统在新加坡口音的航空语音上表现出高达 107.80% 的字错误率 (WER)。我们推出了 ASTRA，这是一种端到端训练模拟器，它通过转录 ATCO 语音、解释指令并使用本地适应的语音模型生成适当的飞行员和 ATCO 响应的管道来自动执行这些飞行员​​角色。我们经过微调的自动语音识别 (ASR) 管道将 WER 降低至 23.45%，大大优于该领域的现有方法。除了交通模拟之外，ASTRA 还采用了人工智能辅助的性能评估框架，可以评估学员无线电话通信的准确性、简洁性和完整性，优化后的得分分别为 91.7%、88.2% 和 86.9%。这种方法建立在 DSPy 和 Unsloth 等开源基础之上，可实现可扩展、标准化的 ATCO 评估，同时减少讲师的工作量。