Wie funktioniert Spracherkennung: Hinter den Kulissen der KI

Author

Robert Koch

I write about AI, SEO, Tech, and Innovation. Led by curiosity, I stay ahead of AI advancements. I aim for clarity and understand the necessity of change, taking guidance from Shaw: 'Progress is impossible without change,' and living by Welch's words: 'Change before you have to'.

Spracherkennung wird immer mehr zu einem beliebten „must have“. Vor über 50 Jahren wurde sie von mehreren Unternehmen in den Vereinigten Staaten, Europa, Japan und China entwickelt. Was viele jedoch nicht wissen, ist, dass auch hinter den Kulissen viel Arbeit nötig ist, um die Spracherkennung zu ermöglichen und praktikabel zu machen.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Spracherkennung?

• Wie funktioniert Spracherkennung?

• Was sind die Vorteile der Spracherkennung?

• Was sind die Herausforderungen der Spracherkennung?

• Wie kann Spracherkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?

• Testen Ihres Sprachmodells

Was ist Spracherkennung?

Spracherkennung ist der Prozess der Übersetzung menschlicher Sprache in ein schriftliches Format. Die Spracherkennungstechnologie wird heute in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt und hat sich im Laufe der Jahre stetig verbessert. Heute wird diese Technologie dazu verwendet, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.

Die Spracherkennungstechnologie hat sich in den letzten Jahren aufgrund von Fortschritten im Bereich Deep Learning und Big Data rasant verbessert. Fortgeschrittene Spracherkennungslösungen nutzen KI und maschinelles Lernen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es gibt Spracherkennungsanwendungen und -geräte, aber die fortschrittlicheren Lösungen nutzen KI, maschinelles Lernen und integrieren Grammatik, Syntax, Struktur und Zusammensetzung von Audio- und Sprachsignalen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Im Idealfall lernen Spracherkennungsanwendungen und -geräte mit der Zeit und entwickeln bei jeder Interaktion ihre Antworten weiter.

Die Spracherkennung kann für verschiedene Zwecke angepasst werden, z. B. für die Sprachgewichtung und die Kennzeichnung der Sprecher. Die Akustik kann trainiert werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Spracherkennung kann in vielen unterschiedlichen Geschäftsszenarien eingesetzt werden, in denen Unternehmen auf verschiedenen Gebieten der Spracherkennung unterwegs sind.

Tipp:

Um Spracherkennungssysteme richtig zu trainieren, benötigt man eine große Menge an Sprachaufnahmen mit hoher Diversität. Sie können diese Sprachdatensätze von der Crowd über Clickworker erhalten.

Mehr über Audiodatensätze

Wie funktioniert Spracherkennung?

Die Sprach- und Akustikmodellierung ist die Methode, mit der die Spracherkennung Algorithmen verwendet. Die Verbindung zwischen Audioimpulsen und sprachlichen Komponenten der Sprache wird durch die akustische Modellierung dargestellt. Bei der Sprachmodellierung hingegen werden Wortfolgen mit Klängen gepaart, um ähnlich klingende Wörter oder Phrasen zu trennen. Darüber hinaus werden häufig Hidden-Markov-Modelle (HMMs) verwendet, um bestimmte zeitliche Sprachmuster zu erkennen und so die Systemgenauigkeit zu erhöhen. Ein HMM ist ein statistisches Modell, welches ein System abbildet, das sich nach dem Zufallsprinzip entwickelt, wobei davon ausgegangen wird, dass Änderungen in der Zukunft unabhängig von Änderungen in der Vergangenheit sind.

Die Verwendung von N-Grammen mit natürlicher Sprachverarbeitung ist eine weitere Technik zur Spracherkennung. Der gesamte Spracherkennungsprozess wird durch die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) vereinfacht und benötigt weniger Zeit für die Implementierung. N-Gramme hingegen bieten einen einfacheren Ansatz für Sprachmodelle und funktionieren, indem sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für eine bestimmte Sequenz erzeugen. Anschließend  werden modernste KI- und maschinelle Lerntechnologien in die anspruchsvollste Spracherkennungssoftware integriert.

Was sind die Vorteile der Spracherkennung?

Die Liste der Vorteile der Spracherkennung ist unendlich lang und trägt daher immens zu ihrer Beliebtheit bei. Die im Folgenden genannten Vorteile sind der Grund dafür, dass die Spracherkennung in der heutigen Zeit immer mehr an Bedeutung gewinnt und wieso jeder wissen möchte, wie Spracherkennung funktioniert.

1. Zu den Vorteilen der Spracherkennung gehören schnellere Abläufe, höhere Genauigkeit und größere Effizienz.

Spracherkennungssoftware ist so konzipiert, dass sie schneller und genauer ist als ein Mensch. Das bedeutet, dass sie zur Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden kann und sofortige Einblicke in die Vorgänge bei Telefongesprächen ermöglicht. Darüber hinaus ist die Spracherkennungssoftware leicht zugänglich, einfach zu bedienen und kostet weniger als ein Mensch.

2. Die Spracherkennung kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Prozesse zu beschleunigen.

Im Gesundheitswesen wird die Spracherkennung zur Erfassung und Protokollierung von Patientendiagnosen und Behandlungsnotizen eingesetzt. Auf diese Weise können Wartezeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht werden. In Call-Centern kann Spracherkennung eingesetzt werden, um Telefonanrufe schnell und präzise zu transkribieren. Dies kann Zeit sparen und die Effizienz des Callcenters verbessern. Die Spracherkennung kann auch als Teil von Sicherheitsprotokollen eingesetzt werden, um Probleme für Kunden schneller zu lösen. Die Spracherkennungstechnologie reduziert somit Fehler, verbessert die Kundenzufriedenheit und beschleunigt Prozesse in einer Vielzahl von Branchen.

3. Darüber hinaus kann die Spracherkennung Ihnen helfen, eine effizientere und effektivere Arbeitsumgebung zu schaffen.

Spracherkennungssoftware ist genauer und schneller als ein Mensch, was bedeutet, dass sie kosteneffizienter ist als der Einsatz eines Menschen. Darüber hinaus kann die Spracherkennung zur Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden und bietet sofortige Einblicke in die Anrufaktivitäten. Diese Technologie ist auch genauer und effizienter als die menschliche Transkription.

Was sind die Herausforderungen der Spracherkennung?

Obwohl die Spracherkennung eine Vielzahl von Vorteilen und Anwendungen bietet, gibt es aufgrund der Komplexität dieser Software auch einige Herausforderungen.

1. Die fehlende Standardisierung der Sprache

Die fehlende Standardisierung der Sprache stellt eine Herausforderung für die Spracherkennung dar, da verschiedene Menschen je nach Region, Alter, Geschlecht und Muttersprache unterschiedlich sprechen. Das kann zu Erkennungsfehlern führen. Die Entwickler von Spracherkennungsprogrammen sollten dies berücksichtigen und ihre Fortschritte öffentlich bekannt geben, um einen gerechten Entwicklungsprozess zu gewährleisten.

2. Die unterschiedliche Aussprache von Wörtern und Akzente

Unterschiedliche Akzente und Aussprachen können die Spracherkennungstechnologie in mehrfacher Hinsicht beeinträchtigen. Erstens können unterschiedliche Akzente es der Software erschweren, das Gesprochene zu verstehen. Das liegt daran, dass die Software darauf programmiert ist, bestimmte Klänge und Muster zu erkennen, die wiederum mit bestimmten Wörtern verbunden sind. Wenn jemand mit einem anderen Akzent spricht, können diese Klangmuster verändert werden, wodurch es für die Software schwieriger wird, das Wort korrekt zu erkennen.

Zweitens können auch unterschiedliche Dialekte einer Sprache die Genauigkeit der Spracherkennung beeinträchtigen. Der Grund hierfür ist, dass jeder Dialekt seine eigene, einzigartige Art hat, Wörter und Sätze auszusprechen. Wenn die Spracherkennungssoftware nicht so programmiert ist, dass sie diese Unterschiede berücksichtigt, kann dies zu Erkennungsfehlern führen.

3. Die unterschiedlichen Geschwindigkeiten der Sprache

Unter Spracherkennung versteht man die Umwandlung von gesprochenen Wörtern in Text. Dies ist eine komplexe Aufgabe für die Technologie, da sie durch viele Faktoren wie Hintergrundgeräusche, Echos und unterschiedliche Sprechgeschwindigkeiten beeinflusst werden kann. Die Genauigkeit der Spracherkennung variiert in Abhängigkeit von diesen Faktoren. Wenn eine Person zu schnell spricht, kann die Technologie möglicherweise nicht alle gesprochenen Wörter verstehen. Wenn eine Person zu langsam spricht, kann die Technologie Schwierigkeiten haben, die Struktur des Satzes zu verstehen. Die Genauigkeit der Spracherkennung steigt auch mit der Größe des Wortschatzes und der Sprecherunabhängigkeit. Daher können sich unterschiedliche Sprechgeschwindigkeiten auf die Genauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit der Spracherkennung auswirken.

4. Die unterschiedlichen Lärmpegel in den Umgebungen

Die Technologie der Spracherkennung ist komplex und selbst in lauten Umgebungen noch genau. Allerdings kann der Geräuschpegel die Genauigkeit der Spracherkennung beeinträchtigen. Hintergrundgeräusche können ein Spracherkennungsgerät leicht aus der Bahn werfen. Ingenieure müssen das Gerät so programmieren, dass es Umgebungsgeräusche herausfiltert und in einen Text umwandelt, den die Software verstehen kann. Auch die Aufnahmewerkzeuge können einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit der Spracherkennung haben. Um die Herausforderungen bei der Aufnahme zu bewältigen, sind oft maßgeschneiderte Datenerfassungsprojekte erforderlich. Für die Aufzeichnung bestimmter Sätze können Sprecher engagiert werden, oder es kann eine Vor-Ort-Erfassung durchgeführt werden, um Sprache in einem real-world Szenario zu erfassen.

5. Die verschiedenen Arten von Sprache

Verschiedene Arten von Sprache können sich auf die Genauigkeit der Spracherkennung auswirken. Zum Beispiel kann die Aussprache ein Faktor sein, ebenso wie die Art der Sprache (monoton, ungeordnet usw.). Auch die Komplexität des Tonsignals kann sich auf die Genauigkeit auswirken.

Eine Möglichkeit, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, besteht darin, die verschiedenen Sprachtypen zu berücksichtigen und auf niedrigeren Ebenen probabilistische Entscheidungen zu treffen. Dadurch können deterministischere Entscheidungen nur auf der höchsten Ebene getroffen werden. Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit besteht darin, die Komplexität von Klängen durch neuronale Netze zu erhöhen.

6. Der unterschiedliche Kontext, in dem Sprache verwendet wird

Der Kontext, in dem Sprache verwendet wird, kann die Genauigkeit der Spracherkennung beeinflussen. Die Genauigkeit der Spracherkennung ist bei spontaner Sprache oft schlechter als beim Vorlesen. Das liegt daran, dass die Maschine bei der Erkennung von Lauten auf einfachere, wahrscheinliche Regeln achtet. Um die Genauigkeit der Spracherkennung zu erhöhen, müssen wir neuronale Netze nutzen.

7. Der unterschiedliche Zweck von Sprache

Die unterschiedlichen Verwendungszwecke von Sprache wirken sich auf die Spracherkennung in verschiedener Weise aus. Wenn jemand zum Beispiel zur Unterhaltung spricht, verwendet er vielleicht mehr Slang oder spricht schneller, was es für die Software schwieriger machen kann, ihn zu verstehen. Eine gut konzipierte Spracherkennungssoftware läuft oft im Hintergrund und ist leicht zu bedienen. Da Daten über menschliche Sprache gesammelt werden, und künstliche Intelligenz miteinbezogen wird, werden Spracherkennungssoftwares mit der Zeit immer effektiver.

Wie kann Spracherkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?

Die Verwendung von virtuellen, persönlichen Assistenten und Spracherkennungstechnologien hat sich schnell von unseren Mobiltelefonen auf unser Zuhause ausgebreitet, und ihre Anwendungen in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Marketing und Gesundheitswesen werden immer mehr.

KI für die Spracherkennung in der Kommunikation

Der größte Nutzen, den die Spracherkennungstechnologie dem Telekommunikationssektor bieten kann, liegt im Bereich der konversationellen KI. Diese Spracherkennungssysteme verbessern und erhöhen den Wert der derzeit verfügbaren Telekommunikationsdienste, da sie in der Lage sind, zwanglose Gespräche zu erkennen und zu führen und zunehmend menschliche Sprache zu verstehen. Darüber hinaus tragen sie dazu bei, gezielte Marketinginitiativen zu stärken, Selbstbedienung zu ermöglichen und das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern.

Die Zeit, die die Kunden benötigen, um das zu finden, was sie brauchen, wird verkürzt, und häufig können sie sich für neue Dienste oder Zusatzleistungen anmelden, ohne überhaupt mit einem Mitarbeiter zu sprechen. All dies wird durch den Einsatz virtueller Assistenten für die Selbstbedienung, die durch Spracherkennungstechnologie gesteuert werden, erleichtert.

KI für die Spracherkennung im Finanzwesen

Sicherheit und Kundenerlebnis sind derzeit die wichtigsten Ziele für Kunden des Finanzsektors. Beide können von der Anwendung von KI in der Fianzbranche, insbesondere von Spracherkennungssystemen, profitieren.

Viele Institute nutzen die Spracherkennung, um Zahlungen im Mobile- und Online-Banking unter Sicherheitsaspekten zu erleichtern. Ein gängiger Anwendungsfall für die Sprachauthentifizierung in mobilen Bankanwendungen besteht darin, den Verbrauchern zusätzlich zu komplexen Passwörtern und 2-Faktor-Authentifizierungsverfahren ein einfaches Mittel zur Identitätsüberprüfung zur Verfügung zu stellen.

Aus der Sicht des Kundendienstes führt der Einsatz von Spracherkennung beim mobilen Banking und bei der Bearbeitung von Kundendienstfragen zu einem vereinfachten Verfahren, da die Kunden für eine sehr einfache Lösung eines Anliegens, nicht in langen Warteschlangen warten müssen.

KI für die Spracherkennung im Gesundheitswesen

Damit Fachkräfte im Gesundheitswesen weniger Zeit für die Dateneingabe brauchen und somit mehr Zeit für die Behandlung von Patienten haben, ist die Spracherkennung zu einem wichtigen Instrument geworden. Sie ermöglicht es, aus der Ferne nach Symptomen zu fragen, Patienten in Zeiten großer Verwirrung mit wichtigen Informationen zu versorgen und generell die Belastung des Gesundheitspersonals zu verringern, während es ihnen gleichzeitig ermöglicht, ihren Patienten die notwendige Pflege zukommen zu lassen. Die Spracherkennung hat bereits viel zur medizinischen Fernversorgung beigetragen und wird sich noch weiter verbessern.

Die Minimierung des Zeitaufwands für Verwaltungsaufgaben im Zusammenhang mit elektronischen Gesundheitsakten, die Entlastung der Ärzte von der Zeit, die sie mit der Eingabe von Daten am Computer verbringen, und die Möglichkeit, sich mehr auf den Patienten zu konzentrieren, sind eine der Anwendungen von KI. Die KI wird ihr Verständnis von allgemeinem und medizinischem Vokabular, Sprachmustern usw. verbessern, da die Spracherkennungstechnologie immer spezialisierter wird. Das wird die Tür für effizientere Patientenakten öffnen, die weniger Dateneingabe erfordern, aber dennoch wichtige Patienteninformationen beinhalten.

Testen Ihres Sprachmodells

Die wichtigste Komponente eines effektiven Spracherkennungssystems sind qualitativ hochwertige Daten, da die Ausgabe ausschließlich von der Eingabe abhängt. Der nächste Schritt, um sicherzustellen, dass Ihr System bereit ist, sein volles Potenzial auszuschöpfen, ist daher die Auswahl geeigneter Trainingsdaten.

Wo kann ich Daten zur Spracherkennung finden?

In der heutigen Welt sind die Daten nicht mehr unzugänglich, sondern stehen im Zusammenhang mit dem Prozess und den Akteuren, die dazu beigetragen haben.

Um die Vielfalt zu maximieren und Modelle zu trainieren, die jeden ansprechen, kann aktiv nach bekannten Mitwirkenden gesucht werden. Oder anders ausgedrückt: Wir können Audio-Datensätze mit einer großen Bandbreite an demografischen Merkmalen sammeln und auswerten, indem wir Crowdsourcing nutzen.