Spracherkennung mit künstlicher Intelligenz

Auch wenn wir von dieser Art künstlicher Intelligenz bei der Spracherkennung noch etwas entfernt sind: Wer kennt nicht die Droiden aus den Star-Wars-Filmen? Sympathisch und fast menschlich spielten sich die Blechmänner in unsere Herzen. C-3PO mit seiner goldenen Rüstung als ständiger Begleiter von R2-D2 konnte damals schon sprechen, verstehen und selbstständig handeln.

Dennoch, die Welt der Spracherkennungstechnologie befindet sich im Umbruch. Noch ist der Mensch im Vorteil. Ein Computer kann nämlich den Sinn des gesprochenen Wortes an sich nicht verstehen. Doch die Technik holt auf. Was heute schon dank künstlicher Intelligenz wunderbar funktioniert, ist die automatische Umsetzung von gesprochenem Wort in geschriebenen Text. Welche Vorteile sich dadurch bieten, lesen Sie hier.

Die Technologie der Spracherkennung hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Was für das menschliche Ohr kein Problem darstellt, ist für Maschinen wesentlich schwieriger. Sie müssen einerseits relevante von nicht relevanten Audioinformationen trennen (beispielsweise Nebengeräusche und Rauschen), und zum zweiten diese Informationen richtig interpretieren. Durch die Anwendung „Künstlicher Intelligenz“ in Form sogenannter neuronaler Netzwerke wird es möglich, die für gute Ergebnisse in der Spracherkennung nötigen, riesigen Datenmengen schnell zu erkennen und richtig zu deuten.

Für Benutzergruppen wie Ärzte oder Anwälte können bereits entsprechende Spezialwortschätze hinterlegt werden. So erspart sich der Anwender das Anlernen der Software und erhält optimale Erkennungsqualität von Anfang an.

Neuronale Netze sind eine Art Deep Learning, also ein maschineller Lernalgorithmus. Neuronale Netze ermöglichen es Computern zu lernen, ohne explizite Programmieranweisungen zu befolgen. Dies geschieht, indem ein mathematischer Prozess nachahmt, wie unser Gehirn lernt. Neuronale Netze bestehen aus spezialisierten, mathematisch berechenbaren „Neuronen“, die Zuordnungen zwischen Eingabedaten und Ausgabedaten herstellen können. Dieser Prozess wird als Mustererkennung bezeichnet. Mit anderen Worten: Computer können neuronale Netze verwenden, um Muster in Strömen von Eingabedaten (z. B. Sprache) zu erkennen und dann eine Ausgabe (z. B. Text) zu generieren.

Diese Netzwerke werden mit großen Datensätzen „trainiert“, was bedeutet, je mehr Daten sie analysieren, desto genauer wird ihre Vorhersage sein.

Die Verarbeitung der Sprachinformationen und ihre Transformation in Text benötigen entsprechend große Rechnerressourcen. Die Grundvoraussetzung für eine gute Erkennung ist die richtige IT-Infrastruktur. Eine gute Alternative, um die Kapazitäten auf den Rechnern der jeweiligen Anwender nicht unnötig zu beanspruchen, ist daher Spracherkennung aus der Cloud. Bisher war dies bei professionellen Spracherkennungslösungen nicht möglich. Erst jetzt kommen Produkte auf den Markt, die diese Lücke schließen. Die Software ist gerade für Anwender sehr einfach zu bedienen und bringt beste Resultate. Ungewöhnliche Eigennamen oder unbekannte Wörter müssen allerdings im Nachgang korrigiert werden. Doch dank künstlicher Intelligenz lernt die Spracherkennung dazu und wird von Mal zu Mal besser.

Die schnelle Erstellung von Dokumenten war noch nie so einfach wie heute. Denn durch die Kombination von digitalen Aufnahmen und Spracherkennung lässt sich bei der Texterstellung der Einsatz der eigenen Arbeitskraft wesentlich effizienter gestalten und die Produktivität erhöhen. Der Posten mit dem größten Optimierungs- und Zeiteinsparungspotential ist dabei das Schreiben selbst. Die guten Resultate gewährleisten die hohe Akzeptanz der Nutzer. Die Entscheidung für eine Spracherkennungslösung macht sich in einer Zeitersparnis von mindestens 50 Prozent bei der Schreibarbeit bezahlt. Die Investition amortisiert sich daher erfahrungsgemäß innerhalb kürzester Zeit.

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