Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir als Gesellschaft arbeiten, lernen und unseren Alltag bewältigen. Eine der einflussreichsten KI-Innovationen ist die automatische Spracherkennung (Automated Speech Recognition, ASR).

Die Technologie wandelt gesprochene Sprache in Text um und hat eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten - sie steckt nicht zuletzt hinter Transcribe!

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie ASR funktioniert, wo die Technologie derzeit eingesetzt wird, welche Herausforderungen es derzeit gibt und wie die Zukunft von ASR aussieht.

Legen wir los!

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• Was ist ASR?

• Wie funktioniert ASR?

• Wo wird ASR verwendet?

• Die größten Herausforderungen von ASR

• Die Zukunft von ASR

ASR, kurz für Automated Speech Recognition, ist eine Technologie, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, um menschliche Sprache in Text umzuwandeln. Viele von uns nutzen die Technologie täglich, ohne sich dessen bewusst zu sein - nämlich in Form von Siri, Alexa und Transcribe.

ASR unterscheidet sich insofern von der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing oder NLP), dass ASR lediglich darauf abzielt, Sprachdaten in Textdaten umzuwandeln, während NLP darauf abzielt, Sprache und ihre Bedeutung zu "verstehen". Die beiden Technologien arbeiten oft harmonisch zusammen, um dem Nutzer den größten Nutzen zu bieten.

Mehr über die Geschichte der Spracherkennung.

Wir könnten hier sehr technisch werden, aber zum besseren Verständnis werden wir die Funktionsweise von ASR in möglichst einfachen Worten erklären:

1. Sie sprechen in ein Gerät wie ein Mikrofon oder ein Smartphone.

2. Das Gerät zeichnet Ihre Stimme als eine Reihe von Schallwellen auf.

3. Die aufgezeichneten Schallwellen werden in digitale Daten umgewandelt, quasi als würden Sie Ihre Stimme in eine Sprache verwandeln, die Computer verstehen können.

4. Das ASR-System extrahiert wichtige Merkmale - einzigartige Muster, die verschiedene Teile des Klangs darstellen - wie Vokale, Konsonanten und Töne.

5. Das ASR-System versucht, diese Merkmale mit den Mustern abzugleichen, die es gelernt hat, um herauszufinden, welche Wörter Sie sagen. Es sucht nach dem Muster, das dem Gehörten am ehesten entspricht. Das kann bedeuten, dass es zwischen ähnlichen Wörtern oder Sätzen wählt.

6. Nachdem das System die Worte erkannt hat, kann er nun auf sinnvolle Weise auf Sie reagieren. Das kann bedeuten, dass Ihre gesprochenen Worte in geschriebene Worte auf einem Bildschirm umgewandelt werden oder dass Sie eine verbale Antwort auf Ihre Frage bekommen.

ASR wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Hier ein paar Beispiele für automatische Spracherkennungssysteme:

• Sprachassistenten

ASR ist eine Schlüsseltechnologie hinter beliebten Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant. Wenn Sie mit diesen virtuellen Assistenten sprechen, verwenden sie ASR, um Ihre Sprachbefehle und Fragen zu verstehen. ASR wandelt Ihre gesprochenen Worte in Text um, den der Assistent dann verarbeitet, um relevante Informationen bereitzustellen oder Aktionen wie das Stellen von Weckern, das Abspielen von Musik, das Senden von Nachrichten oder das Bereitstellen von Wetterinformationen auszuführen.

• Automatisierung von Callcentern und Kundendienst

ASR spielt eine wichtige Rolle bei der Automatisierung von Callcenter-Interaktionen. Wenn Sie bei einem Kundendienst anrufen, wird ASR häufig verwendet, um Ihre gesprochenen Anfragen oder Wünsche zu verstehen und zu interpretieren. Es kann Ihre Kontoinformationen finden, Sie an die entsprechende Abteilung weiterleiten und sogar automatisierte Antworten geben, was den Kundendienst effizienter macht.

• Transkriptionsdienste

Automatische Transkriptionsdienste, wie Transcribe, verwenden ASR zur Umwandlung von Sprache in Text und liefern Ihnen innerhalb von Minuten, wenn nicht sogar Sekunden, Abschriften. Im Vergleich zur manuellen Transkription können Sie so viel Zeit sparen. Automatische Transkriptionsdienste sind für Unternehmen und Akademiker bis hin zu Journalisten, Podcastern und Studenten nützlich.

• Übersetzungsdienste

ASR wurde in Übersetzungsdienste integriert, um eine Echtzeitübersetzung von gesprochener Sprache zu ermöglichen. Dabei werden gesprochene Worte in einer Sprache in Text umgewandelt und dieser Text dann in eine andere Sprache übersetzt. Dies ist besonders nützlich in mehrsprachigen Umgebungen wie Konferenzen und hilft, Sprachbarrieren zu überwinden.

• Untertitel für Videos und Live-Übertragungen

ASR wird verwendet, um Untertitel für Videos, Filme, Fernsehsendungen und Live-Übertragungen zu erstellen. Dadurch werden Inhalte für gehörlose oder schwerhörige Personen sowie für Personen, die Ihre Videos in lauten Umgebungen ansehen, besser zugänglich.

ASR macht große Fortschritte, mit besseren Genauigkeitsraten als je zuvor. Aber die Technologie ist nicht ohne Herausforderungen. Hier einige der häufigsten Herausforderungen, mit denen ASR konfrontiert ist:

• Akzente, Dialekte und Sprechweisen

ASR-Systeme müssen Sprache von Menschen mit unterschiedlichen Akzenten, Dialekten und Sprechweisen erkennen und verstehen. Dies kann schwierig sein, da ein und dasselbe Wort anders klingen kann, wenn es von jemandem aus einer anderen Region oder mit einem anderen Akzent gesprochen wird. Das System muss trainiert werden, mit diesen Variationen umzugehen. Nur so kann es gesprochene Wörter korrekt in Text umwandeln.

• Hintergrundgeräusche

ASR tut sich schwer, wenn es Hintergrundgeräusche oder andere Geräusche in der Umgebung gibt. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, sich auf einer lauten Party mit jemandem zu unterhalten - es kann schwierig sein, Ihren Gegenüber zu verstehen. In ähnlicher Weise kämpft ASR damit, Sprache zu verstehen, wenn im Hintergrund Verkehrsgeräusche, Musik oder Gespräche zu hören sind.

• Homophone und zweideutige Wörter

Homophone sind Wörter, die gleich klingen, aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Zum Beispiel klingen "heute" und "Häute" gleich, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. ASR-Systeme können durch diese Art von Wörtern verwirrt werden. Sie verlassen sich auf den Kontext, um zu verstehen, welches Wort gesprochen wird. Wenn der Kontext unklar ist, könnte das System das falsche Wort erraten.

• Ähm und Ahs

Wir verwenden beim Sprechen oft Füllwörter wie "äh" und "ah", und wir machen oft Pausen oder wiederholen uns. Dies kann ASR-Systeme verwirren, da sie nicht sicher sind, ob sie diese in die Transkription aufnehmen oder ignorieren sollen. Der Umgang mit diesen natürlichen Sprachmustern erfordert fortschrittliche Algorithmen und Modelle.

• Begrenzte Trainingsdaten für bestimmte Sprachen und Themen

ASR-Systeme benötigen eine Vielzahl von Beispielen, um zu lernen, wie man verschiedene Wörter und Sätze richtig erkennt. Für einige Sprachen oder Fachgebiete sind möglicherweise nicht genügend Trainingsdaten verfügbar. Dies kann zu einer geringeren Genauigkeit bei der Erkennung dieser Sprachen und spezifischen Terminologien führen.

Die ASR-Technologie wird ständig weiterentwickelt und ausgebaut. Zu den jüngsten Fortschritten gehört die OpenAI's Whisper.

Das ASR-System wurde mit 680.000 Stunden mehrsprachiger Audiodaten trainiert, die ein breites Spektrum an Themen und Akzenten abdecken. Es hilft Apps wie Transcribe, genauere Transkriptionen zu liefern - und das in mehr Sprachen als je zuvor. Die Verwendung eines so großen und vielfältigen Datensatzes hat die Fähigkeit des Systems, Sprache zu verstehen verbessert, unabhängig von unterschiedlichen Akzente, Hintergrundgeräuschen und Mehrdeutigkeit.

In den kommenden Monaten und Jahren erwarten wir, dass sich die Genauigkeit von ASR-Software durch kontinuierliche Forschung im Bereich Deep Learning und KI weiter verbessert. Durch die Integration von NLP-Technologien erwarten wir auch Verbesserungen bei der Art und Weise, wie Maschinen Emotionen und Gefühle hinter Sprache verstehen können.

Dies wird nicht nur dazu beitragen, dass KI-Systeme noch "menschenähnlicher" kommunizieren können, sondern auch, dass sie Subtexte und geheime Bedeutungen verstehen.

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