Die Spracherkennung ist einer der faszinierendsten und am schnellsten wachsenden Bereiche der Technologie der künstlichen Intelligenz. Dank bedeutender Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache sind Spracherkennungssysteme heute viel genauer, zuverlässiger und erschwinglicher als noch vor einigen Jahren.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Spracherkennung ist, wie sie funktioniert und welche Methoden und Algorithmen zur Spracherkennung es gibt.
Was ist Spracherkennung?
Spracherkennung ist eine Technologie, die es einem Computer oder anderen Geräten ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Sie können zum Beispiel “Musik abspielen” sagen, und das Spracherkennungsgerät wird Sie verstehen und Musik abspielen. Oder Sie können einen Text diktieren, den der Computer dann im Textformat wiedergibt.
Es ist sinnvoll, zwischen ähnlichen Begriffen wie “Sprachtranskription” und “Spracherkennung” zu unterscheiden. Der Hauptunterschied zwischen den beiden liegt in ihren Zielen und Fähigkeiten. Bei der Sprachtranskription liegt der Schwerpunkt auf der genauen Umwandlung aller gesprochenen Wörter und Töne in ein Textformat, während sich die Spracherkennung darauf konzentriert, die Bedeutung und die Absichten des Sprechers bei der Ausführung von Befehlen oder der Eingabe von Text zu verstehen.
Mehr über die Sprachtranskription erfahren Sie im Artikel “Was ist Spracherkennung?”.
Entstehungsgeschichte der Spracherkennung
Die Geschichte der Entwicklung von Spracherkennungssystemen beginnt in den 50er Jahren des letzten Jahrhunderts. 1952 wurde das erste Gerät entwickelt, das in der Lage war, gesprochene menschliche Ziffern zu erkennen. Dies war ein bedeutender Durchbruch auf dem Gebiet der automatischen Spracherkennung. Zehn Jahre später stellte IBM auf einer Fachmesse in New York ein Gerät namens Shoebox vor, das 16 englische Wörter verstand. Shoebox kann auch Befehle ausführen, z. B. das Licht ein- und ausschalten.
Die Forschung im Bereich der Spracherkennung wurde in den 1970er Jahren aufgrund des Interesses und der Förderung durch das US-Verteidigungsministerium fortgesetzt.Es wurden einige fortschrittlichere Systeme entwickelt, wie z. B. Harpy von der Carnegie Mellon University, das über 1.000 Wörter verstehen konnte. In dieser Zeit wurde auch das erste kommerzielle Unternehmen in diesem Bereich, Threshold Technology, gegründet.
In den 1980er Jahren gab es einen bedeutenden Entwicklungssprung in der Spracherkennungstechnologie. Das Vokabular der Systeme ist von Hunderten auf Tausende von Wörtern angewachsen, was zum Teil auf neue statistische Techniken wie versteckte Markov-Modelle zurückzuführen ist. Mit diesen Modellen lassen sich probabilistische Muster in der Sprache analysieren und eine genauere Erkennung erreichen.
In den 1990er und 2000er Jahren begann die Spracherkennungstechnologie in kommerziellen Produkten breite Anwendung zu finden. Diese Produkte wurden hauptsächlich von Menschen mit Behinderungen verwendet. Bis 2001 war die Qualität der Spracherkennung auf 80 Prozent Genauigkeit gestiegen, und der Fortschritt der Technologie kam zum Stillstand, bis die Google Voice Search App aufkam.
Wie funktionieren Spracherkennungssysteme?
Das Grundprinzip von Spracherkennungssystemen besteht darin, die Schallwellen, die beim Sprechen von Wörtern entstehen, in digitale Textzeichen umzuwandeln. Dieser Prozess umfasst in der Regel mehrere wichtige Phasen:
- Das System verwendet ein Mikrofon, um Schallwellen einzufangen, die dann in ein digitales Format umgewandelt werden, das von einem Computer verarbeitet werden kann. So entstehen die Audiodaten, die später weiterverarbeitet werden.
- Der zweite Schritt besteht darin, unnötiges Rauschen zu entfernen, da es die Qualität der Audiotranskription erheblich beeinträchtigt.
- Die Audioaufnahme wird dann in Frames (Segmente, die nicht länger als 25 ms sind) unterteilt und aus diesen Frames werden die gewünschten Merkmale mittels Spektrogramm- oder Cepstrum-Analyse extrahiert.
- Dann klassifiziert der Decoder die extrahierten Merkmale und vergleicht sie mit akustischen und klanglichen Modellen und einem Wörterbuch. Das Sprachmodell bestimmt die wahrscheinlichste Reihenfolge der Wörter. In der Phase des Wörterbuchmodells werden die Wörter im Wörterbuch mit der Phonemfolge abgeglichen.
- Der letzte Schritt ist die Dekodierung. Das System kombiniert die Ergebnisse der akustischen Analyse und der Sprachmodellierung, um die wahrscheinlichste textliche Entsprechung der gesprochenen Wörter auszuwählen.
Moderne Spracherkennungssysteme sind eine komplexe Symbiose aus Hightech-Hardware und fortschrittlichen Algorithmen zur digitalen Verarbeitung, statistischen Modellierung und linguistischen Analyse. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser technischen Komponenten können die Genauigkeit und die Funktionalität von Sprachschnittstellen ständig verbessert werden.
Methoden und Algorithmen der Spracherkennung
Spracherkennungssysteme basieren auf verschiedenen Methoden und Algorithmen, die ständig weiterentwickelt werden.
1. Versteckte Markov-Modelle. Sie stellen Sprache als eine Abfolge von verborgenen Zuständen dar, die anhand der beobachteten akustischen Merkmale identifiziert werden können. Trotz seiner relativen Einfachheit hat dieser Ansatz bei isolierten Worterkennungsaufgaben gute Ergebnisse gezeigt.
2. Neuronale Netze. Sie können automatisch trainiert werden, um die nützlichsten Merkmale aus Sprachsignalen zu extrahieren. Neuronale Netze haben sich als besonders effektiv bei der Erkennung von kontinuierlicher Sprache und als robust gegenüber Hintergrundgeräuschen erwiesen.
3. Dynamische Programmierung. Dynamische Programmiertechniken werden zur Lösung komplexerer Sprachprobleme eingesetzt, z. B. zur Erkennung von Grammatik und Syntax. Sie ermöglichen es, effizient optimale Wortfolgen zu finden, die einem akustischen Signal entsprechen.
4. Methoden der Diskriminanzanalyse auf der Grundlage der Bayesschen Diskriminierung. Diese Methoden berechnen die Wahrscheinlichkeiten für die Zugehörigkeit des Sprachsignals zu verschiedenen Klassen, wodurch fundiertere Erkennungsentscheidungen getroffen werden können.
5. Techniken des Verstärkungslernens. Einige Systeme verwenden Techniken des verstärkten Lernens, damit sich das System mit zunehmender Erfahrung anpassen und verbessern kann.
6. Hybride Ansätze. Viele moderne Spracherkennungssysteme sind eine Kombination verschiedener Methoden, so dass die Stärken der einzelnen Methoden genutzt werden können.
Durch die Kombination verschiedener Algorithmen wollen die Forscher Systeme schaffen, die menschliche Sprache so natürlich verstehen wie der Mensch selbst.
Anwendungen der Spracherkennung
Spracherkennungssysteme haben Einzug in unser tägliches Leben gehalten und viele vertraute Vorgänge erheblich vereinfacht und beschleunigt.
Mobile Geräte und Sprachassistenten. Die Spracherkennung ist das Herzstück von Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant, die es den Nutzern ermöglichen, eine breite Palette von Aufgaben durch einfache Sprachbefehle auszuführen. Spracherkennungssysteme werden in die Bordcomputer von Autos integriert und ermöglichen es den Fahrern, verschiedene Funktionen sicher zu steuern, ohne die Augen von der Straße zu nehmen.
Der Einsatz von Sprachtechnologie in intelligenten Häusern. Jetzt ist es möglich, Beleuchtung, Haushaltsgeräte, Sicherheitssysteme und sogar die städtische Infrastruktur per Sprache zu steuern. Solche Lösungen werden bereits in vielen Ländern eingesetzt und machen unser Leben komfortabler und sicherer.
Hilfe für Menschen mit Behinderungen. Spracherkennungssysteme ermöglichen es Menschen mit motorischen oder sprachlichen Beeinträchtigungen, verschiedene Geräte und Anwendungen zu steuern und so ihre Unabhängigkeit und Lebensqualität zu erhöhen.
Medizin. Die Spracherkennung wird von Ärzten aktiv zur Pflege elektronischer Krankenakten eingesetzt, was Zeit spart und die Genauigkeit der Dokumentation verbessert. Das medizinische Personal kann mit Hilfe von Sprachabfragen Datenbanken, Behandlungsprotokolle oder Nachschlagewerke schnell durchsuchen, um die benötigten Informationen zu finden.
Bildung. Spracherkennungstechnologien können die gesprochene Sprache eines Dozenten in Echtzeit in Text umwandeln, der dann den Studierenden in gedruckter Form zum Selbststudium zur Verfügung gestellt wird. Lehrende und Lernende können über Sprachbefehle Lernmaterialien, E-Books und Datenbanken suchen, öffnen und darin navigieren.
Unternehmen. Spracherkennungstechnologien helfen bei der automatischen Transkription von Audio- und Videoaufzeichnungen von Sitzungen, Verhandlungen und Interviews, die dann analysiert werden können.
Callcenter. Die Spracherkennung hilft bei der Automatisierung von Kundeninteraktionsprozessen und verbessert die Geschwindigkeit und Qualität des Service. Die Spracherkennung wird eingesetzt, um Anrufe zu bearbeiten, Anrufe weiterzuleiten und wichtige Informationen aus Dialogen zu extrahieren.
Diese Beispiele veranschaulichen die breite Palette von Anwendungen der Spracherkennung, die sich mit der Weiterentwicklung der Technologie ständig erweitert.
Spracherkennung von Lingvanex
Lingvanex verwendet qualitativ hochwertige Datensätze, um seine Modelle zu trainieren und eine genaue Echtzeit-Transkription von Video-, Audio- und Sprachsignalen aus und in 91 Sprachen zu liefern. Die Technologie ist so fortschrittlich, dass sie alle notwendigen Satzzeichen selbst einfügt. Die von der lokalen Spracherkennungssoftware Lingvanex erstellten Transkripte können problemlos in Untertitel für Videos umgewandelt werden.
Unsere Spracherkennungssoftware kann eine große Anzahl von Dateitypen beliebiger Größe verarbeiten: WAV, WMA, MP3, OGG, M4A, FLV, AVI, MP4, MOV und MKV.
Ein weiterer Vorteil dieses Dienstes ist die Garantie der Vertraulichkeit. Der Spracherkennungsprozess geht nicht über die Geräte des Unternehmens hinaus und erfordert keine Internetverbindung.
Fazit
Die Spracherkennungstechnologie entwickelt sich rasant und eröffnet neue Möglichkeiten für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Moderne Systeme sind in der Lage, gesprochene Sprache präzise in Text umzuwandeln und den Kontext und die Bedeutung gesprochener Worte zu verstehen.
Die Spracherkennung wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von virtuellen Assistenten bis hin zu Verkehrsmanagementsystemen. Diese Technologie verbessert die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit von digitalen Geräten und hilft Menschen mit Behinderungen.
Mit immer besseren Algorithmen und höherer Rechenleistung wird die Spracherkennung immer genauer und zuverlässiger. In naher Zukunft können wir mit einer noch breiteren Anwendung dieser Technologie in unserem Alltag rechnen.
