Fallstudie – Erstellung und Analyse von Sprachaufnahmen als Trainingsdaten für eine Software zur Spracherkennung
Tausende von Clickworker zeichnen ihre Spracheingaben zur Steuerung eines PKW-Infotainmentsystems auf, transkribieren und analysieren diese. Damit liefern sie dem Hersteller wichtige Daten zur Programmierung und Optimierung der Software zur Spracherkennung.
Kontaktieren Sie uns +49 201 95971830Sprachgesteuerte Systeme sind oftmals nur so gut wie ihre Spracherkennung. Die Spracherkennung dieser Systeme auf die individuell sehr unterschiedlichen Spracheingaben der Nutzer hin zu optimieren und trainieren, ist hierbei eine große Herausforderung.
Eine Programmierung ohne die Faktoren “Menschlicher Verstand” und “Menschliches Verhalten” kann nicht zu einem optimalen Spracherkennungssystem führen. Die Spracheingaben der Nutzer werden häufig nicht erkannt oder falsch verstanden.
Die Nutzer müssen ihre Befehle oft mehrmals eingeben, bis das System auf die Eingabe korrekt reagiert und die gewünschten Informationen anzeigt. Das kostet die Nutzer sowohl Zeit als auch Nerven und lenkt sie nicht selten zudem vom Verkehr ab.
Um das System auf eine ausreichende Spanne an individuellen Spracheingabemöglichkeiten potenzieller Nutzer hin zu optimieren, bedarf es der Sprachaufzeichnung Tausender verschiedener Personen mit ihren individuellen Eingaben und Aussprachen.
Tausende unserer Clickworker aus diversen Ländern und Regionen zeichnen auf, wie sie ihren Befehl erteilen würden, um eine vorgegebene Reaktion X oder die Information Y über das Infotainmentsystem abzurufen. Jede Sprachaufzeichnung unterscheidet sich – auch bei gleicher Sprache – ganz individuell durch die Wortwahl, die Wortreihenfolge sowie die Aussprache jedes einzelnen Clickworkers.
Um die Algorithmen der Software zur Spracherkennung sinnvoll zu optimieren, müssen sie auch auf Bedingungen wie eindeutige Stichworte reagieren und trainiert werden. Hierzu werden alle Sprachaufzeichnungen von unseren Clickworkern in einem zweiten Schritt transkribiert und diese Sätze auf benutzte Stichwörter und deren Häufigkeit analysiert.
Mit Hilfe dieser Daten trainiert der Hersteller die Spracherkennung seines Systems und optimiert das Infotainmentsystem auf den individuell unterschiedlichen Umgang der Nutzer mit dem System.
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