Spracherkennung: KI besser als Mensch

Alltägliche Gespräche zu verfolgen und wiederzugeben ist eine der größten Herausforderungen im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI). Forscherinnen und Forschern des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es nun gelungen, mit einem Computersystem die Erkennungsgenauigkeit des Menschen beim Erkennen solcher spontan gesprochener Sprache zu übertreffen – und dies mit nur minimaler Verzögerung zum Sprechen. Darüber berichten sie auf der Internet-Plattform ArXiv.org.

Spracherkennung: Künstliche Intelligenz schlägt Mensch

„Wenn Menschen miteinander sprechen, gibt es Abbrüche, Stotterer, Hesitationen wie ‚äh‘ oder ‚hm‘, Lacher und Huster“, sagt Alex Waibel, Professor für Informatik am KIT. „Oft werden Worte zudem noch undeutlich ausgesprochen.“ So sei es schon für Menschen schwierig, einen akkuraten Mitschrieb eines informellen Dialogs anzufertigen. 

Waibel hat bereits einen automatischen Live-Übersetzer entwickelt, der Universitätsvorlesungen aus dem Deutschen oder Englischen schritthaltend mit der Vorlesung in die Sprachen ausländischer Studierender überträgt. Der „Lecture Translator“ ist seit 2012 in den Hörsälen des KIT im Einsatz.

Spracherkennung KI Mensch KIT

„Lecture Translator“ in Hörsälen des KIT 

„Die Erkennung spontaner Sprache ist die wichtigste Komponente in diesem System“, erläutert Waibel, „da Fehler und Verzögerungen bei der Erkennung die Übersetzung unverständlich machen. Die menschliche Fehlerrate liegt hier bei um die 5,5 Prozent. Unser System erreicht nun 5,0 Prozent.“ Allerdings sei nicht nur die Genauigkeit ausschlaggebend, sondern auch, wie rasch das System das Ergebnis ausgibt, damit Studierende der Vorlesung live folgen können. Diese Verzögerung konnten die Forscher erstmalig auf eine Sekunde reduzieren. Das sei der niedrigste Wert in der sogenannten Latenz, den je ein Spracherkennungssystem dieser Qualität erreicht habe, betont Waibel.

Gemessen werden Fehlerrate und Verzögerung mit dem standardisierten und wissenschaftlich international anerkannten „Switchboard-Benchmark“-Test. Dieser gilt als bislang unerreichte Messlatte im Wettbewerb der internationalen KI-Forscher-Gemeinde, eine Maschine zu bauen, die an die menschliche Fähigkeit Spontansprache zu erkennen herankommt oder diese übertrifft.

Akustische Erkennung unter wissenschaftlich Bedingungen

Inhalte oder Zusammenhänge verstehen könne ein Erkennungs-System alleine aber noch nicht, so Waibel. „Es geht hier ausschließlich um die akustische Erkennung unter wissenschaftlich vergleichbaren Bedingungen.“ Dialog-, Übersetzungs- und weitere KI Module können nun aber schneller und mit größerer Genauigkeit sprachliche Interaktion ermöglichen.

Details zum KIT-Zentrum Information · Systeme · Technologien (in englischer Sprache): http://www.kcist.kit.edu

Fotos: KIT / Envato Stock

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