KI-Systeme in Telefonanlagen

Speech-to-Text

Speech-to-Text (STT) ist ein automatisiertes Verfahren zur Umwandlung von gesprochenen Worten in geschriebenen Text. Es wird auch als Spracherkennung bezeichnet und ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI).

STT-Technologie wird häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wie beispielsweise in der Telekommunikation, bei der Erstellung von Untertiteln für Videos, bei Diktier- oder Transkriptionsanwendungen, in digitalen Assistenten wie Siri und Alexa, in der automatisierten Transkription von medizinischen und juristischen Berichten sowie in der automatisierten Übersetzung von gesprochenem Wort in eine andere Sprache.

Die Technologie hinter der STT ist in der Regel eine komplexe Mischung aus Spracherkennungsmodellen und Machine-Learning-Algorithmen, die darauf trainiert wurden, die menschliche Sprache zu verstehen und in Text umzuwandeln. Es gibt verschiedene Arten von STT-Systemen, darunter Systeme mit regelbasiertem Ansatz und solche mit statistischem oder maschinellem Lernen.

Einige der Herausforderungen bei der STT-Technologie sind die Unterschiede in der Aussprache und Sprache, Hintergrundgeräusche, Akzente, Dialekte und die unterschiedliche Betonung von Wörtern. Daher erfordert die Erstellung eines genauen STT-Systems eine umfassende Sprachdatenbank und kontinuierliches Training, um die Leistung des Systems zu verbessern.

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache befasst. Es handelt sich um eine interdisziplinäre Disziplin, die Technologien aus der Computerlinguistik, Informatik, Linguistik und kognitiven Psychologie kombiniert.

Ziel des NLP ist es, Computer dazu zu befähigen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dazu gehört auch die Fähigkeit, die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu verstehen, semantische Beziehungen zwischen Wörtern zu erkennen, Texte zu klassifizieren, Fragen zu beantworten, Übersetzungen von einer Sprache in eine andere zu ermöglichen und vieles mehr.

NLP-Anwendungen finden sich in vielen Bereichen, wie beispielsweise in der maschinellen Übersetzung, Chatbots, der automatisierten Textanalyse, der Informationsextraktion, der Textgenerierung und der Spracherkennung. NLP-Technologien werden auch für die automatische Klassifizierung von Texten und für die Analyse von sozialen Medien und anderen Online-Inhalten verwendet, um Stimmungen und Meinungen zu erkennen.

Einige der Herausforderungen bei der Entwicklung von NLP-Systemen sind die Komplexität menschlicher Sprache, der Einfluss von Kontext und Hintergrundwissen sowie die Vielfalt von Sprachen, Dialekten und Akzenten. Dennoch hat sich NLP zu einem wichtigen Bereich der KI-Technologie entwickelt, der viele Anwendungen und Möglichkeiten für die Zukunft bietet.

Text to Speech

Text-to-Speech (TTS) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln. TTS-Systeme verwenden Sprachsynthese-Software, um Text automatisch in eine synthetisierte Sprachausgabe umzuwandeln, die von einer computergenerierten Stimme wiedergegeben wird. Es basiert auf keine Form der künstlichen Intelligenz (KI), wird aber im Zusammenhang als Gegenstück zu STT erwähnt.

Die TTS-Technologie hat viele Anwendungen, darunter:

• Barrierefreiheit: TTS ermöglicht es sehbehinderten oder blinden Menschen, geschriebene Texte in gesprochene Sprache umzuwandeln, damit sie die Informationen hören und verstehen können.
• E-Learning: TTS kann in E-Learning-Plattformen integriert werden, um Lerninhalte in Audioform bereitzustellen, damit Benutzer sie anhören können.
• Automatisierte Anrufsysteme: TTS kann in automatisierte Anrufsysteme wie IVR integriert werden, um eine automatisierte Sprachausgabe bereitzustellen, die den Anrufern Informationen liefert.
• Sprachausgabe für visuelle Inhalte: TTS kann auch verwendet werden, um visuelle Inhalte wie Textnachrichten, E-Mails oder Webseiten in Sprachausgaben zu konvertieren.

TTS-Systeme verwenden komplexe Algorithmen, um geschriebenen Text in eine synthetisierte Sprachausgabe umzuwandeln. Es gibt verschiedene TTS-Engines, die auf unterschiedlichen Ansätzen basieren, einschließlich regelbasierter Systeme, formantbasierten Systemen und neuronalen Netzwerken. Moderne TTS-Systeme können auch Sprache in verschiedenen Stimmen und Sprachen synthetisieren und dabei menschenähnliche Betonungen und Pausen verwenden, um die natürliche Sprache zu imitieren.