Was genau ist Spracherkennung?

Spracherkennung

Was Sie über Spracherkennung wissen müssen

Wenn wir über Spracherkennung sprechen, meinen wir normalerweise eine Software, die das gesprochene Wort erkennen und in einem Programm aufschreiben kann, sodass Sie am Ende alles haben, was in einem schriftlichen Format gesprochen wurde. Es wird auch oft als "Speech-to-Text" bezeichnet. Am Anfang hatte diese Software nur sehr begrenzte Möglichkeiten, so dass Sie nur eine begrenzte Anzahl von Phrasen konvertieren konnten. Mit der Zeit hat sich die Technologie hinter der Spracherkennungssoftware stark weiterentwickelt und ist jetzt viel ausgefeilter, sodass sie verschiedene Sprachen und sogar verschiedene Akzente erkennen kann. Aber natürlich gibt es in diesem Bereich noch viel zu tun.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Spracherkennung nicht mit Spracherkennung identisch ist, obwohl manchmal die beiden Begriffe für dieselbe Sache verwendet werden. Die Spracherkennung wird verwendet, um die Person zu identifizieren, die spricht, und um nicht zu notieren, was gesagt wurde.

Eine kurze Geschichte der Spracherkennung und verwandter Technologien

In diesem Artikel werden wir kurz die Geschichte und Technologie hinter dem Aufstieg der Spracherkennung erklären.

Seit Beginn des digitalen Zeitalters hatten die Menschen den Drang, irgendwie mit Maschinen kommunizieren zu können. Nach der Erfindung der ersten Art von digitalem Computer haben zahlreiche Wissenschaftler und Ingenieure auf verschiedene Weise versucht, die Spracherkennung in diesen Prozess zu implementieren. Ein entscheidendes Jahr dieses Prozesses war 1962, als IBM Shoebox vorstellte, eine grundlegende Spracherkennungsmaschine, die einfache mathematische Berechnungen durchführen konnte. Wenn der Benutzer dieses Proto-Computers in ein Mikrofon sprach, konnte dieses Gerät bis zu sechs Steuerwörter wie „Plus“ oder „Minus“ erkennen. Im Laufe der Zeit entwickelte sich die Technologie dahinter und heutzutage ist es sehr üblich, mit Computern per Sprache zu interagieren. Es gibt viele berühmte Spracherkennungs-Engines wie Siri oder Alexa. Es ist wichtig zu beachten, dass diese sprachgesteuerten Geräte von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen abhängig sind.

Wenn künstliche Intelligenz (KI) erwähnt wird, klingt sie vielleicht wie etwas aus einem Science-Fiction-Film, aber die Wahrheit ist, dass KI heutzutage eine große Rolle in unserer Welt spielt. Tatsächlich ist KI in unserem täglichen Leben bereits sehr präsent, da viele Programme und Apps sie bereits verwenden. Aber es war Science Fiction zu Beginn des 20. Jahrhunderts, als der Begriff auftauchte. In den späten 1950er Jahren wurden die Konzepte der KI immer wichtiger und standen im Mittelpunkt des Interesses vieler Wissenschaftler und Philosophen. In dieser Zeit kam ein sehr ehrgeiziger britischer Mathematiker namens Alan Turing auf die Idee, dass Maschinen Probleme lösen und Entscheidungen selbst treffen können, basierend auf der Eingabe verfügbarer Informationen. Das Problem war, dass Computer noch nicht die Möglichkeit hatten, sich diese Daten zu merken, was ein entscheidender Schritt für die Entwicklung künstlicher Intelligenz ist. Alles, was sie damals tun konnten, war, einfache Befehle auszuführen.

Ein weiterer wichtiger Name in der Entwicklung der KI ist John McCarthy, der zuerst den Begriff „künstliche Intelligenz“ geprägt hat. McCarthy erklärte, dass KI: "die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen" ist. Diese Definition wurde 1956 auf einer wegweisenden Konferenz am Dartmouth College bekannt. Von da an begann sich die KI rasant zu entwickeln.

Künstliche Intelligenz in ihren verschiedenen Formen ist heute überall vorhanden. Es hat sich zu einer Massenakzeptanz entwickelt, hauptsächlich aufgrund des Anstiegs des gesamten Datenvolumens, das täglich weltweit ausgetauscht wird. Es wird in fortschrittlichen Algorithmen verwendet und hat zu Verbesserungen bei Speicher- und Rechenleistung geführt. KI wird für viele Zwecke verwendet, zum Beispiel für Übersetzung, Transkription, Sprach-, Gesichts- und Objekterkennung, Analyse medizinischer Bilder, Verarbeitung natürlicher Sprachen, verschiedene Filter für soziale Netzwerke und so weiter. Erinnerst du dich an das Schachspiel zwischen Großmeister Gari Kasparov und Deep Blue Chess AI?

Maschinelles Lernen ist eine weitere sehr wichtige Anwendung der künstlichen Intelligenz. Kurz gesagt, es bezieht sich auf alle Systeme, die in der Lage sind, aus der Datenbank ihrer eigenen Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern. Dies funktioniert durch Erkennen von Mustern. Damit das System dies tun kann, muss es geschult werden können. Der Algorithmus des Systems empfängt eine Eingabe großer Datenmengen und kann an einem Punkt Muster aus diesen Daten identifizieren. Das Endziel dieses Prozesses ist es, diesen Computersystemen zu ermöglichen, unabhängig zu lernen, ohne dass ein menschliches Eingreifen oder Unterstützung erforderlich ist.

Eine andere Sache, die neben dem maschinellen Lernen sehr wichtig ist, ist das tiefe Lernen. Eines der wichtigsten Werkzeuge im Prozess des tiefen Lernens sind die sogenannten künstlichen neuronalen Netze. Sie sind fortschrittliche Algorithmen, ähnlich der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns. Sie sind jedoch statisch und symbolisch, im Gegensatz zu biologischem Gehirn, das plastisch und analoger ist. Kurz gesagt, dieses tiefe Lernen ist eine sehr spezielle Art des maschinellen Lernens, die hauptsächlich auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Das Ziel des tiefen Lernens ist es, menschliche Lernprozesse genau zu replizieren. Deep-Learning-Technologie ist sehr nützlich und spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen Geräten, die von Voice-Tablets, Fernsehgeräten, Smartphones, Kühlschränken usw. gesteuert werden. Künstliche neuronale Netze werden auch als eine Art Filtersystem verwendet, mit dem die Elemente vorhergesagt werden sollen dass der Benutzer in Zukunft kaufen würde. Deep-Learning-Technologie ist auch im medizinischen Bereich sehr verbreitet. Für Krebsforscher ist dies sehr wichtig, da es hilft, Krebszellen automatisch zu erkennen.

Jetzt kommen wir zur Spracherkennung zurück. Diese Technologie zielt, wie bereits erwähnt, darauf ab, verschiedene Wörter und Phrasen der gesprochenen Sprache zu identifizieren. Anschließend werden sie in ein Format konvertiert, das das Gerät lesen kann. Grundlegende Programme identifizieren nur eine kleine Anzahl von Schlüsselphrasen, aber eine fortgeschrittenere Spracherkennungssoftware kann alle Arten natürlicher Sprache entschlüsseln. Die Spracherkennungstechnologie ist in den meisten Fällen praktisch, stößt jedoch manchmal auf Probleme, wenn die Qualität der Aufnahme nicht gut genug ist oder wenn Hintergrundgeräusche auftreten, die es schwierig machen, den Lautsprecher richtig zu verstehen. Es kann auch immer noch zu Problemen kommen, wenn der Sprecher einen wirklich starken Akzent oder einen Dialekt hat. Die Spracherkennung entwickelt sich ständig weiter, ist aber immer noch nicht ganz perfekt. Nicht alles dreht sich um Worte, Maschinen sind immer noch nicht in der Lage, viele Dinge zu tun, die Menschen tun können, zum Beispiel nicht in der Lage, die Körpersprache oder den Ton einer Stimme zu entziffern. Da jedoch mehr Daten durch diese fortschrittlichen Algorithmen entschlüsselt werden, scheinen einige dieser Herausforderungen an Schwierigkeit zu verlieren. Wer weiß, was die Zukunft bringen wird? Es ist schwer vorherzusagen, wo die Spracherkennung enden wird. Beispielsweise hat Google bereits große Erfolge bei der Implementierung von Spracherkennungssoftware in Google Translate-Engines erzielt, und die Maschine lernt und entwickelt sich ständig weiter. Vielleicht werden sie eines Tages menschliche Übersetzer komplett ersetzen. Oder vielleicht auch nicht, alltägliche Sprachsituationen sind zu komplex für jede Art von Maschine, die nicht in der Lage ist, die Tiefe der menschlichen Seele zu lesen.

Wann wird die Spracherkennung verwendet?

Heutzutage hat fast jeder ein Smartphone oder ein Tablet. Spracherkennung ist ein gemeinsames Merkmal in diesen Geräten. Sie werden verwendet, um eine Personenrede in eine Aktion umzuwandeln. Wenn Sie Ihre Großmutter anrufen möchten, reicht es aus, wenn Sie den Befehl „Oma anrufen“ eingeben und Ihr Smartphone die Nummer bereits wählt, ohne dass Sie Ihre Kontaktlisten eingeben müssen. Dies ist Spracherkennung. Ein weiteres gutes Beispiel dafür ist Alexa oder Siri. Sie haben auch diese Funktion fest in ihrem System verdrahtet. Google bietet Ihnen auch die Möglichkeit, per Spracheingabe nach etwas zu suchen, ohne etwas eingeben zu müssen.

Vielleicht sind Sie jetzt neugierig, wie das alles funktioniert. Damit dies funktioniert, müssen Sensoren wie Mikrofone in die Software integriert werden, damit die Schallwellen der gesprochenen Wörter erkannt, analysiert und in ein digitales Format konvertiert werden. Die digitalen Informationen müssen dann mit anderen Informationen verglichen werden, die in einem Repository für Wörter und Ausdrücke gespeichert sind. Bei einer Übereinstimmung kann die Software den Befehl erkennen und entsprechend handeln.

Eine weitere Sache, die an dieser Stelle erwähnt werden muss, ist die sogenannte WER (Wortfehlerrate). Dies ist eine Formel, in der Sie die Fehlernummer durch die Gesamtzahl der Wörter teilen. Einfach ausgedrückt hat es viel mit Genauigkeit zu tun. Das Ziel ist natürlich eine niedrige WER, da dies bedeutet, dass die Transkription des gesprochenen Wortes genauer ist.

Spracherkennung ist heute gefragter denn je. Wenn Sie auch das gesprochene Wort, beispielsweise aus einer aufgezeichneten Audiodatei, in Text umwandeln müssen, können Sie sich an Gglot wenden. Wir sind ein Transkriptionsdienstleister, der genaue Transkriptionen zu einem fairen Preis anbietet. Zögern Sie also nicht, über unsere benutzerfreundliche Website Kontakt mit uns aufzunehmen.