Spracherkennung in der Fertigung

Die maschinelle Spracherkennung für die Fertigung, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beruht, ermöglicht es Computerprogrammen, Audiosignale zu verstehen und zu verarbeiten. Diese Technologie ist eng mit der Transkription verknüpft, also der Umwandlung von gesprochener Sprache in geschriebenen Text, was zu einer textlichen Abschrift führt.

Da der Fertigungssektor diese fortschrittliche Technologie einsetzt, entscheidet er sich häufig für vor Ort installierte Lösungen zur maschinellen Spracherkennung, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Vor-Ort-Lösungen ermöglichen es den Unternehmen, sensible Informationen innerhalb ihrer kontrollierten Umgebung aufzubewahren, wodurch das Risiko externer Verstöße verringert wird.

Diese Lösungen verbessern auch die betriebliche Effizienz, da sie einen schnelleren Datenzugriff und eine schnellere Datenverarbeitung ermöglichen, ohne die mit Cloud-basierten Systemen verbundenen Latenzprobleme. Darüber hinaus bieten Vor-Ort-Systeme eine größere Anpassungsfähigkeit und Integration in bestehende Fertigungsprozesse, was zu einer höheren Gesamtproduktivität und Systemzuverlässigkeit führt.

Wie funktioniert das Verfahren der Spracherkennung?

Der Prozess der maschinellen Spracherkennung für industrielle Prozesse umfasst mehrere Stufen:

1. Ein Mikrofon oder ein anderes Audioaufnahmegerät nimmt das Audiosignal auf;
2. Die Audiodatei wird in Fragmente zerlegt, um die Verarbeitung zu erleichtern, wobei Rauschen entfernt und die Qualität verbessert wird, um sie für die weitere Umwandlung vorzubereiten;
3. Dekodierungsalgorithmen und neuronale Netze mit maschinellem Lernen interpretieren den resultierenden Text unter Berücksichtigung von Kontext und Sprachstruktur;
4. Schließlich wird der Text als Dokument präsentiert, auf dem Bildschirm des Geräts angezeigt oder als Befehl ausgeführt.

Warum ist Spracherkennung ein wichtiges Instrument für die Fertigung?

  • Verbesserung der mehrsprachigen Interaktion. Die Transkriptionssoftware kann Sprache, die in Dutzenden von Sprachen gesprochen wird, sofort verstehen, identifizieren und übersetzen, so dass Lieferanten, Kunden, Händler und Mitarbeiter von Fertigungsunternehmen unabhängig von Sprachbarrieren effektiver kommunizieren können. Dies verbessert die allgemeine Kundenerfahrung, da es für Nicht-Muttersprachler einfacher wird, Fragen zu stellen und Informationen in ihrer bevorzugten Sprache zu erhalten. Die mehrsprachige Unterstützung trägt dazu bei, eine größere Vielfalt an internationalen Kunden und Partnern zu gewinnen.
  • Rationalisierung der Kommunikation. Die Echtzeit-Spracherkennung in Text für Produktionslinien kann für die Echtzeit-Transkription während Besprechungen genutzt werden, was die Klarheit und das Engagement in Diskussionen erhöht.
  • Automatisierung in Produktion und Transport. Sprachgesteuerte Geräte und Fahrzeuge können in Fabriken und Logistikzentren eingesetzt werden, um verschiedene Prozesse effektiver und schneller zu gestalten.
  • Automatisierung des Kundendienstes. Durch den Einsatz von automatisierten Spracherkennungssystemen kann der technische Kundendienst eine beliebige Anzahl von Routineanfragen gleichzeitig bearbeiten, so dass sich das Personal auf komplexere Interaktionen konzentrieren kann. Diese Technologie ermöglicht eine schnellere Lösung von Problemen und eine effizientere Bearbeitung von Anfragen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.
  • Optimierung der Abläufe. Die automatisierte Spracherfassung für die Fertigung kann verschiedene Verwaltungsaufgaben automatisieren, z. B. die Bestellung von Waren und die Bearbeitung von Zahlungen. Dies reduziert die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter und minimiert menschliche Fehler, was zu effizienteren und genaueren Abläufen führt. Die Automatisierung durch Transkriptionsprogramme stellt sicher, dass sich wiederholende Aufgaben schnell erledigt werden, was die betriebliche Effizienz insgesamt verbessert.
  • Erstellung von Anweisungen und Handbüchern. Der Einsatz von maschineller Spracherkennung rationalisiert den Dokumentationsprozess durch die automatische Transkription von gesprochenen Inhalten in präzisen schriftlichen Text. Diese Technologie steigert die Effizienz, indem sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Transkription von gesprochenem oder videogestütztem technischem Support reduziert und eine schnellere Aktualisierung und Verbreitung von Anleitungsmaterialien gewährleistet. Darüber hinaus verbessert sie die Zugänglichkeit, indem sie die Erstellung mehrsprachiger Handbücher und Untertitel für Videoanleitungen erleichtert und so ein breiteres Publikum erreicht.

Die wichtigsten Vorteile der Lingvanex Vor-Ort-Spracherkennungssoftware für die Fertigung

Vor-Ort-Spracherkennungssoftware wird von einem Unternehmen entwickelt, aber auf den Servern einer anderen Organisation installiert und betrieben.

Die Lösung von Lingvanex gewährleistet umfassende Spracherkennungsdienste für alle an den Server angeschlossenen Geräte, einschließlich Tablets, Windows- und Mac OS-Desktop-Computer sowie Android- und iPhone-Mobiltelefone.
 

  • Erhöhte Datensicherheit. Dieser Ansatz ist sehr sicher, da er die Übertragung und Verarbeitung von Audioaufnahmen auf externen Servern überflüssig macht und so die Informationen schützt. Die Bedeutung der Sicherheit kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere wenn es um private Finanzdaten und technisches Know-how geht.
  • Unbegrenzte Transkriptionsmöglichkeiten. Lingvanex bietet nicht nur absolute Sicherheit, sondern auch einen monatlichen Festpreis ohne Begrenzung des zu verarbeitenden Audiovolumens. Für 400 Euro pro Monat kann der Nutzer zwischen einem Dutzend und Tausenden von Audiostunden transkribieren.
  • Transkription in Echtzeit. Die Software unterstützt sowohl die Transkription von Sprache in Echtzeit als auch von zuvor aufgezeichneten Dateien in Formaten wie FLV, AVI, MP4, MOV, MKV, WAV, WMA, MP3, OGG und M4A.
  • Mehrsprachige Unterstützung. Die Lingvanex On-premise Spracherkennungssoftware erkennt und transkribiert Sprache in mehr als 90 Sprachen. Alle Sprachmodelle werden regelmäßig aktualisiert.
  • Verbessertes Training und Onboarding. Lingvanex bietet umfassenden technischen Support und Schulungen für die Mitarbeiter des Kunden.
  • Nahtlose Integration. Die Spracherkennungssoftware von Lingvanex kann nahtlos in die Software für maschinelle Übersetzung vor Ort integriert werden. Diese Integration ermöglicht die Echtzeit- oder Post-Facto-Übersetzung des erkannten Textes in 109 Sprachen, ohne Begrenzung des Übersetzungsvolumens.


Der Weltmarkt für Spracherkennungstechnologie wächst schnell, da er in verschiedenen Branchen, darunter auch in der Fertigungsindustrie, zunehmend genutzt wird.

Das Kaufverhalten der Verbraucher verändert sich sowohl in den Industrie- als auch in den Entwicklungsländern, wobei eine deutliche Verlagerung zum Online-Shopping zu beobachten ist. Die Kunden können sich jetzt bequem von zu Hause aus nach Produkten wie Autos oder Computern umsehen, sich über Preise und Funktionen erkundigen und personalisierte Empfehlungen erhalten.

Analysten sagen ein erhebliches Wachstum im Bereich der Spracherkennung voraus, wobei die automatische Transskription zu einem Standardmerkmal in vielen Dienstleistungen im Zusammenhang mit der Fertigung wird.

Die Fertigungsindustrie profitiert bereits in erheblichem Maße von den Fortschritten in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, insbesondere bei der Texterkennung. Diese Technologien werden Innovationen fördern, das Kundenerlebnis verbessern und neue Wachstums- und Differenzierungsmöglichkeiten erschließen.


Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie können Unternehmen die Spracherkennung verbessern?

Unternehmen können die Sprachdiktat verbessern, indem sie gute Trainingsdaten verwenden, die akustische Modellierung verbessern, um kleinere Unterschiede in der Sprache zu erfassen, die Hardware verbessern, um schneller arbeiten zu können, und Feedback von den Nutzern einholen, um die Erkennung genauer zu machen.

Was sind die Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Spracherkennung sind unterschiedliche, aber einander ergänzende Technologien. Bei der Spracherkennung liegt der Schwerpunkt auf der Verarbeitung von Sprachdaten, um sie in eine strukturierte Form, z. B. Text, umzuwandeln. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es darum, durch die Verarbeitung von Texteingaben die Bedeutung der Daten zu verstehen.

Was ist der Unterschied zwischen Spracherkennung und Stimmerkennung?

Bei der Spracherkennung geht es darum, gesprochene Sprache in geschriebenen Text umzuwandeln, was eine Transkription und textbasierte Analyse ermöglicht. Im Gegensatz dazu zielt die Stimmerkennung darauf ab, Personen anhand ihrer einzigartigen stimmlichen Merkmale zu identifizieren und zu authentifizieren.

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