Digitale Signalprozessoren

Natürliche Spracherkennung ist der Wirklichkeit näher als man denkt

| Autor / Redakteur: Richard Murphy und Alf Kuchenbuch * / Holger Heller

Der Schlüssel für den Erfolg einer Technologie ist ihre einfache Nutzung, idealerweise über natürliche Sprache. Springfish Technology hat ein neues Konzept geschaffen, das natürliche Spracheingabe – Natural Language Understanding – der Realität um einiges näher bringt.

Wie cool wäre das: Sie steigen in ihren gerade ausgeliehenen Mietwagen ein, es ist ein heißer Sommertag, Sie sind müde und haben keine Lust, an einem Panel mit Ihnen unbekannten Knöpfen und Steuerungsmöglichkeiten herumzuspielen. Alles was Sie tun müssen ist zu sagen, „Oh je, ist das heiß hier drinnen“ oder „20 Grad, bitte“ oder „Klimaanlage einschalten“ und das Fahrzeug reagiert automatisch.

Während Spracherkennungstechnik in verschiedenen Formen seit über 40 Jahren existiert, schien diese Art „natürlicher“ Sprachbedienung immer gerade mal einen Steinwurf entfernt, wurde aber nie erreicht. Springfish Technology hat ein neues Konzept für die Herausforderungen der Spracherkennung geschaffen, das natürliche Spracheingabe – Natural Language Understanding – der Realität um einiges näher bringt.

Bisher wurde Spracherkennung meistens in hochvolumigen Märkten eingesetzt, wie etwa Telekommunikation, Umwandlung von Sprachaufzeichungen im Gesundheitswesen, Call-Centern für Kundendienst und Reiseservices. Diese Märkte können die hohen Forschungs- und Entwicklungskosten verkraften, die bei der Spracherkennung schnell Hunderttausende Euro ausmachen.

Bessere Softwarealgorithmen erfordern leistungsfähigere Prozessoren

Fast jedes Mobiltelefon kann heute auf Sprachbefehle reagieren und Kontaktinfos suchen, oder Mediainhalte und Basisfunktionen von Smart Phones steuern. Viele von uns nutzen Spracherkennungssoftware für den PC oder haben zumindest schon einmal Demoversionen ausprobiert. Diese Softwareprodukte nutzen moderne Spracherkennungsalgorithmen, um gesprochene Eingaben zur Steuerung von Textverarbeitung oder des PC zu erfassen.

Allerdings ist es umständlich: Die Benutzer müssen sich an ein streng vordefiniertes Muster halten, ihr System auf die eigene Sprechweise trainieren oder sich mit einer begrenzten Zahl von sprecherunabhängigen Kommandos zufrieden geben. Man braucht dazu Geduld und Erfahrung, frustrierende Erlebnisse für den Anwender sind dabei die Regel.

Immer bessere Softwarealgorithmen benötigen immer leistungsfähigere Prozessoren. Bisher waren diese den kostspieligen Militär- und Luftfahrtanwendungen vorbehalten, jetzt haben diese Softwareprodukte die Spracherkennungstechnik in Reichweite jedes PC- und Smartphone-Anwenders gebracht. Entwickler von Elektroniksystemen haben jedoch bisher wenig Auswahl, ohne PCs und Smartphones Sprachsteuerungen zu implementieren.

Mensch/Maschine-Schnittstelle mit natürlicher Sprachsteuerung

Moderne Spracherkennungsalgorithmen brauchen mehr Prozessorleistung als ein einfacher Mikrocontroller bieten kann. Hochleistungsprozessoren sind aber teuer und leistungshungrig. Hinzu kommt, dass die Entwicklung von Spracherkennung nicht trivial ist und sie deshalb oft außerhalb des Leistungsumfangs einer Produktentwicklung liegt.

Springfish hat dies umgekrempelt und macht eine leistungsfähige Spracherkennung nun auch Märkten zugänglich, die nur kleine Stückzahlen abdecken. Hierzu gehören z.B. Fahrstühle, Tür- und Sicherheitssysteme, Industrieautomatisierung und medizinische wie auch Consumeranwendungen. Von einigen dieser Anwendungen werden pro Jahr vielleicht nur wenige hundert Stück verkauft.

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