Herzlich willkommen zur Vorlesung Grundlagen der automatischen
Spracherkennung.
Heute lassen wir es noch ganz gemütlich angehen.
Wir werden ein bisschen das Organisatorische besprechen und ansonsten
werde ich so eine kleine Einführung geben in was ist ASR und auch ein
paar Anwendungen.
Ferner gibt es ein paar Literaturhinweise.
Und wir schauen uns dann an, welche Arten von Sprachen gibt es.
Wie teilen wir als Forscher, die Spracherkennung betreiben,
automatische Spracherkennung betreiben, die verschiedenen,
unterschiedlichen Arten von Sprachen, die wir vielleicht werden
erkennen müssen ein.
Und ich werde ein bisschen was dazu sagen, warum automatische
Spracherkennung schwierig ist.
Und wenn am Ende Zeit übrig bleibt, werden wir noch ein kleines
kognitionspsychologisches Experiment aus dem Bereich der automatischen
Spracherkennung machen.
Was ist automatische Spracherkennung?
Und da habe ich so ein bisschen das Phänomen oder das Problem, wenn
man in die Lehrbücher reinschaut, ich habe nirgends so wirklich so
eine richtig schöne formale Definition für automatische
Spracherkennung gefunden.
Deswegen musste ich mir selber halt eine aus den Fingern saugen.
Und da ganz grundlegend sind im Prinzip folgende Aspekte wichtig.
Also automatische Spracherkennung als automatische Umwandlung
menschlicher, gesprochener Sprache in die dazugehörige Wortsequenz in
maschinenverarbeitbarer Form.
Was soll uns das jetzt sagen?
Meine klingt erstmal relativ einfach.
Wichtig ist natürlich automatische Umwandlung.
Das heißt, die Maschine muss das selber machen, ohne dass der Mensch
irgendwas sagt.
Dann geht es bei der automatischen Spracherkennung insbesondere
meistens um menschliche Sprachen.
Man kann auch Spracherkennung beschreiben für Elefanten oder Delfine
oder Affen oder sonst was.
Das wird auch durchaus so in etwas exotischeren Forschungsprojekten
gemacht.
Nur wenn wir hier von Spracherkennung reden, beziehen wir uns auf
menschliche Sprache.
Dann gesprochener Sprache.
Deshalb, weil das deutsche Wort nicht unterscheidet zwischen
gesprochener Sprache, was im Englischen Speech wäre, und zum Beispiel
geschriebener Sprache oder dem abstrakten Konzept Sprache allgemein,
wie das dann im englischen Language heißen würde.
Diese Unterscheidung gibt es im Deutschen nicht.
Deswegen gesprochener Sprache.
Das heißt, wir haben eine automatische Kiste.
Auf der einen Seite kommt irgendwie gesprochener Sprache rein.
Und was kommt auf der anderen Seite raus?
Auf der anderen Seite heraus kommt eine Sequenz von Wörtern.
Eine Folge von Wörtern.
In maschinenverarbeitbarer Form.
Also irgendein Datenstrom, der irgendwie ASCII-kodiert, Unicode
-kodiert, irgendwie entsprechend kodiert ist, dass die Maschine damit
umgehen kann, der Rechner.
Und dieser Strom ist einfach eine Folge von Wörtern.
Was da insbesondere jetzt nicht dazu gehört ist, dass dieser Kasten
irgendwas verstanden haben muss.
Sehr häufig findet man das, dass die Leute glauben, wenn sie von
automatischer Spracherkennung reden, dass die Maschine da den Sinn des
Gesprochenen extrahiert hat.
Das ist definitiv nicht der Fall.
Das ist eine ganz dumme Maschine, die überhaupt nicht weiß, was da
gesprochen wurde.
Das Einzige, was es kann, ist die Wortfolge hinzuschreiben, die dem
entspricht, was vorne als Audio reingekommen ist.
Wenn man so ein bisschen rumguckt und, keine Ahnung, Broschüren liest
oder den neuesten Presseartikel von IBM oder Microsoft oder der
neuesten KI-Putze, die für 3 Milliarden Dollar aufgekauft wurde, wenn
man da reinschaut, findet man häufig den Terminus Voice Recognition.
Das ist falsch.
Wir betreiben keine Voice Recognition.
Voice Recognition, auf Deutsch Stimmerkennung, ist was ganz anderes.
Die Stimme und die gesprochene Sprache hängen zwar zusammen.
Die gesprochene Sprache, wie Sie sie hören, ist durch meine Stimme
produziert, aber die Stimme ist noch viel mehr.
Und allein, dass man keine Stimmerkennung betreibt, erkennt man schon
daraus.
Hinten kommt aus der Box raus eine Sequenz von Worten.
Da steht nicht drin, ob die Stimme hoch oder tief war, ob sie angenehm
war, von welcher Person diese Stimme gehörte, ob sie eine männliche
oder eine weibliche Stimme war, jung oder alt.
Das alles kommt bei der automatischen Spracherkennung nicht raus.
Deswegen, wir abstrahieren von der Stimme.
Wir ergringen die gesprochene Sprache rein und in welcher Art von
Stimme das war und irgendwas über die Stimme, erkennen wir nicht.
Das gibt es durchaus auch.
Aber es gibt durchaus Forschungsfelder, die interessieren sich davon,
wenn sie eine gesprochene Sprache hören, war das jetzt ein Mann oder
Frau, wie alt, aufgeregt oder ruhig, böse oder freundlich, etc.
etc.
Neueste, ehrliche oder unehrliche, also lügt er oder lügt er nicht,
ist er aufrichtig oder nicht aufrichtig.
Das fällt alles so rein in den Bereich der paralinguistischen
Verarbeitung.
Also alles, was über die linguistische Ebene hinausgeht und das heißt
zum Beispiel auch Sprachverständnis oder so, selbst über das
hinausgeht, oberhalb dessen liegt, wird dann auch behandelt durch
Maschinen und Systeme und Programme.
Und da würde sowas wie Stimmerkennung, also Identifizierung, welche
Stimme ist es denn, unter Umständen mit reingehören.
Wie es schon gesagt, im Deutschen verwenden wir das Wort Sprache, wo
im Englischen zwei Wörter verwendet werden.
Und da sehr viel Forschung in der Spracherkennung im
Englischsprachigen Raum gemacht wird, kommt man da relativ schnell ein
bisschen in Probleme.
Im Englischen heißt das ganze Automatic Speech Recognition.
Und da hat man halt das schöne Wort Speech, das die gesprochene
Sprache bedeutet.
Wenn man da im Wörterbuch reinguckt, zum Beispiel in das Merriam
-Webster, sieht man halt folgende Definition.
The communication or expression of thoughts and spoken words, exchange
of spoken words, conversation, something that is spoken.
Also insbesondere die letzte Definition ist besonders spezifisch und
ganz klar, also gesprochene Sprache ist etwas, was gesprochen ist, auf
gut Deutsch.
Zeigt ein bisschen auch, dass das vielleicht ein bisschen schwierig
ist, in Sprache, über Sprache zu reden.
Und das andere Wort Language, was wir auch im Deutschen sagen,
Sprache, ist eigentlich der umfassendere, abstraktere Begriff.
Also die Sprache besteht aus ihren Wörtern, der Aussprache, der
Grammatik, wie kann ich sie zusammenlegen, der Idiomatik, also welche
Phrasen, welche Redewendungen sind so üblich, wie kann ich bestimmte
Gedanken, Gefühle etc.
in der Sprache kodieren und zum Zwecke der Kommunikation dann
übertragen an einen Kommunikationspartner.
Insbesondere werden da auch teilweise nicht-verbale und nicht
-linguistische Sachen mit hinzugenommen, also Gesten, Mimik etc., was
also auch da in der Kommunikation wichtig ist.
Das kann auch der Smiley sein, im Geschriebenen.
Das gehört alles irgendwie zu diesem abstrakten, übergreifenden
Projekt und der Konzept Sprache mit hinzu.
Und im Deutschen haben wir halt nur die Möglichkeit, Speech durch den
sperrigen Ausdruck gesprochene Sprache zu ersetzen.
Dann als nächstes wäre die Frage, wofür ist automatische
Spracherkennung überhaupt gut?
Machen wir hier irgendwas, das vielleicht von theoretischem,
abstrakten, akademischen Interesse ist, oder ist es etwas, das
konkrete Anwendungen hat?
Und in letzter Zeit wird immer klarer, Spracherkennung hat natürlich
konkrete Anwendungen.
Wer hier im Raum hat schon mal mit dem Spracherkennungssystem
gearbeitet, hat schon mal Dragon Dictate oder sowas ausprobiert.
So Dragon Dictate oder was?
Von Android, die Android Sprachfunktion.
Das ist dann das Google Spracherkennungssystem dahinter.
Gibt es auch iPhone-User, die mal mit Siri gearbeitet haben?
Keine.
Als Student leistet man sich kein iPhone oder ist grundsätzlich dem
abgelehnt.
Also da gibt es halt auch neuerdings diese Sprachassistenten und damit
diese Sprachassistenten halt funktionieren, müssen sie als erstes halt
mal Sprache erkennen, um daraus eine Textrepräsentation zu haben.
Und die kann man dann verwenden, um möglichst versuchen, da Bedeutung,
Semantik daraus zu extrahieren und dann irgendwas entsprechendes drauf
zu antworten.
Und da sieht man schon, Spracherkennung ist sehr häufig Teil
komplexerer Systeme.
Standardbeispiel sind sowas wie Dialogsysteme, Spoken Dialog Systems,
wo man mit einer Maschine irgendeine Form von Dialog führen kann, in
gesprochener Form.
Also man spricht zur Maschine und die Maschine spricht zurück.
Und damit das funktioniert, ist einer der ersten und wichtigsten
Schritte halt die automatische Spracherkennung.
Jetzt ist hier alles Jungvolk, nicht so alte Knacker wie ich, leider
inzwischen einer bin.
Schätzung.
Wann wurde so das erste automatische Spracherkennungssystem, ein
System, was man noch so im weitesten Sinne unter automatische
Spracherkennung fassen würde?
Wann wurde das ungefähr entwickelt, so geschätzt?
Wer traut sich eine erste?
Späte 90er, gut.
Was noch?
Mitte 90er, wir werden immer früher.
Okay, wie viel vorher?
Das gibt es heute noch nicht.
Also wenn wir es ganz so einfach machen, 60er oder 70er, nur damit wir
sicher sind, 90er, welches Jahrhundert?
Also 1990er Jahre.
Wer sagt noch vor 1960?
Ja, also es stimmt, so einzelne Worte zu erkennen ist gar nicht so
schwer, also wenn man es sich wirklich einfach machen will.
Insbesondere ist es dann, sagen wir mal, je nachdem wie gut man auch
hinterher sein will, braucht man dafür nicht notwendigerweise einen
Computer.
Und deswegen war durchaus die Frage nach dem Jahrhundert berechtigt.
Also es gab schon erste Versuche Spracherkennungssysteme zu machen,
die gehen zurück so in die Jahre 1890, ich glaube 1895, Scientific
American, gibt es einen Artikel darüber, über jemanden der versucht
hat, eine automatische Schreibmaschine mit Hilfe mechanischer Mittel
und mechanischer Filterbänke und sowas zu erstellen.
Also insofern geht das wirklich sehr früh zurück, also auch schon vor
Computer -Ära gab es immer mal wieder Versuche.
Und man braucht auch wirklich gar nicht mal einen Computer dafür.
Es gab auch dann schon in den 40er, 50er Jahren so Spielzeuge, die
einfach auf einzelne Vokale so versucht haben zu hören und hatten dann
eine relativ einfache elektrische Filterbank, die halt nach Frequenzen
dieser speziellen Vokale gesucht haben und dann wurde der Schoß der
Hunde aus der Hundehütte raus, wenn man ihn gerufen hat, sowas in der
Richtung.
Das heißt also, Spracherkennung als solches ist sehr alt und die Sache
mit dieser automatischen Schreibmaschine, mit dem Automatic Type
weiter, ist insofern interessant, weil ziemlich häufig, wenn man so an
automatische Spracherkennung denkt, denkt man naiv an die Anwendung
Diktat.
Dass man also nicht mehr mit der Tastatur tippen will, weil 10-Finger
-System kann sowieso keiner und es ist langsam, sondern dass man
versuchen will, diesen Vorgang, ich tippe einen längeren Text in den
Rechner ein, dadurch zu ersetzen, dass ich ihn spreche.
Früher war es halt noch so, als in den guten alten Zeiten gab es halt
Sekretärinnen, die exklusiv zum Beispiel als Typistinnen, als
Maschinenschreiberinnen engagiert waren.
Da wurden dann halt Briefe, Korrespondenz diktiert auf Tonband.
Diese Spulen wurden dann weitergereicht an einen großen Pool von
Angestellten, die da Schreibmaschinen hatten.
Die haben den Text runtergetippt auf der Schreibmaschine auf
Papierform.
Das kam wieder zurück, wurde wahrscheinlich nochmal korrigiert, dann
ging es nochmal zurück, dann wurde es unterschrieben und der Brief
ging raus.
Das versucht man halt aus Effizienzgründen zu ersetzen.
Heutzutage sieht es so aus, dass viele Hierarchiestufen, die früher
noch ein Sekretariat hatten, oder zumindest Zugriff auf so einen Pool
von Typisten, die da geschrieben haben, wurde ersetzt.
Die Leute müssen heutzutage alle selber tippen.
Seitdem es halt Rechner gibt und es nicht so wichtig ist, dass man
perfekt von gesprochen fehlerfrei runterschreiben kann, ohne dass man
gleich mit TippEx und was weiß ich was da hantieren muss.
Seitdem es also PCs gibt mit Rechtschreibprogrammen, wo man relativ
leicht Fehler korrigieren kann, müssen das immer mehr und mehr die
Leute selber machen.
Und das Ganze ist natürlich lästig.
Deswegen besteht schon seit langem die Idee, warum man nicht
gleichgesprochene Sprache unterschreiben lassen kann.
Und das ist halt sekretariattypische Anwendung.
Und was man halt auch festgestellt hat, was schöne Anwendungen sind,
sind Anwaltskanzleien und Ärzteberichte.
Wenn man heute schaut bei Nuance, was die so an Diktiersystemen
anbieten.
Da gibt es so ein allgemeines Diktiersystem für jedermann zu Hause, wo
beworben wird, hier brauchst du noch zu sprechen, nicht mehr tippen.
Und daneben gibt es zwei Spezialanwendungen.
Und das ist halt einmal das Nuance Legal irgendwas System, das
speziell für Anwälte gedacht ist.
Und es gibt eins für den medizinischen Bereich, für Ärzteberichte.
Kann sich jemand vorstellen, warum das so schön für die Maschine ist,
Anwaltskorrespondenz oder Ärzteberichte automatisch zu verschriften?
Warum das vielleicht einfach sein könnte?
Das ist, warum es schwierig sein, warum das sinnvoll sein könnte.
Warum ist es für die Maschine vielleicht einfach?
Wenn man es also ganz, ganz böse sagen wollte, wenn man sich mal so
anschaut, was in Ärzteberichten und in Anwaltsberichten drinsteht, da
steht ganz böse gesagt sowieso immer dasselbe dran.
Also man hat so bestimmte Formeln, bestimmte vorgefertigte
Formulierungen, die auch da sind, damit man leicht wieder die Berichte
eindeutig verstehen kann.
Und weil viele Fälle sich halt gleichen, also wenn irgendwo einer mit
dem Nachbarn um den Zaun streitet, das kommt häufiger vor und mal ist
es der Zaun und mal das Auto, aber am Ende sind es immer die gleichen
Blöcke und auch bei Ärzten, die diagnostizieren häufig die ähnliche,
dieselben Krankheiten und müssen halt Berichte schreiben mit
unterschiedlichen vielleicht Parametern oder unterschiedlichen
Details.
Aber im Großen und Ganzen setzen die vorgefertigten Textblöcke, die
vorher bekannt sind und wo man schon vorher weiß, was maximal
vorkommen kann, die setzen die halt neu zusammen.
Deswegen ist halt Korrespondenz im Rechtsbereich und medizinische
Domäne so dankbar für automatische Spracherkennung, wo es halt so gut
funktioniert, dass es also wirklich sehr erfolgreiche Firmen gibt, die
da auch sehr gute Anwendungen anbieten können, die den Anwendern das
Leben also auch leichter machen.
Sprich, es geht entweder schneller oder es kostet weniger Geld.
Dann ein anderer Bereich, wo man natürlich immer früh dran denkt, ist,
wenn ich irgendwas steuern möchte und dabei nicht meine Hände benutzen
will.
Microsoft ist da früh schon mal grandios mit auf die Nase gefallen,
als sie eine Spracherkennung in irgendeiner frühen Windows-Version
drin hatten, mit der man das steuern konnte.
Hat dann nicht so gut funktioniert, wie man wollte.
Das hat dann wieder abgeschreckt.
Apple hat da auch relativ früh schon mit angefangen, dass man also
einen PC per Sprache steuern kann.
Interessanter wird es natürlich dann, wenn ich nicht mehr so eine
schöne Tastatur und eine Maus zur Verfügung habe, sondern wenn ich
plötzlich nur noch so eine kleine Quetsche da habe und dann muss ich
drauf tippen.
Die Tastaturen auf den Smartphones sind inzwischen deutlich besser
geworden, als sie das früher waren.
Früher bei den frühen Mobiltelefonen, bei den sogenannten Feature
-Phones, hatte man ja eh nur diese Zehn-Ziffern-Tastatur plus
Haschzeichen und noch irgendwas.
Wenn man da Texte mit eintippen wollte, dann musste man halt da immer
dreimal die 1 drücken, um C zu bekommen und so weiter und so fort.
Das war alles sehr langwierig.
Da wäre es natürlich schön, wenn man da einfach sprechen könnte.
Oder auch wenn man ein Navigationssystem im Auto hat, dann soll man
seine Hände gar nicht benutzen.
Dann soll man da nicht lange rumtippen, sondern dann wäre es schön,
wenn die Hand bleibt am Steuerauge auf der Straße.
Man muss also nicht mehr gucken, wo ist der Knopf und was steht da
jetzt, und man einfach nur auf dem System was sagen kann.
Es fordert so schon genügend Aufmerksamkeit, aber es ist wenigstens
nicht so schlimm, als wenn ich da minutenlang unten an dem Rad
rumdrehe und währenddessen zwei Unfälle auf der Autobahn mache.
Dann steht hier eine Anwendung, die nennt sich Pick-to-Voice-System.
Kann sich irgendeiner vorstellen, was das sein kann?
Nein, das ist nicht das, was der Hawkins macht.
Er verdient hoffentlich noch gut genug, dass er das nicht machen muss.
Hat schon mal irgendeiner bei Amazon einen Ferienjob gemacht.
Oder bei irgendeinem Versandhaus.
Da sieht das halt so aus, bei Amazon gibt es große Warenhäuser und
jetzt kauft einer fünf Bücher, drei CDs und eine Waschmaschine.
Und dann muss einer losfahren in diesem Warenhaus mit einem
Einkaufswagen.
Der kriegt einen Zettel, wo draufsteht, was jetzt in diesen Korb rein
soll.
Und der klappert die Regale ab und legt das rein.
Alternativ gibt es Systeme, wo Leute an so einer Station stehen und
dann kommen die Sachen automatisch aus dem Hochregallager und sie
müssen das dann irgendwie sinnvoll in den Warenkorb reinpacken.
Das bin ich dann drauf gestoßen durch einen Kommilitonen, der
Aktionswirtschaft studiert hatte, der sich da auf den Wirtschaftsteil
interessiert hatte.
Da sind halt findige Wirtschaftswissenschaftler hergekommen und haben
sich das angeguckt und haben gesagt, ja das ist ja blöd.
Der hat also jetzt einen Zettel, da steht drauf, dass ich ein Buch aus
Regal 13 rausnehme und danach muss er das abhaken.
Und dann fährt er dann mit seiner Liste los zum Regal 13 und nimmt das
raus und wenn er es rausgelegt hat, hakt er es ab und dann muss er
nachgucken, wo muss er als nächstes hin.
Die haben das Ganze ersetzt durch Kopfhörer und Mikrofon, die der
aufgesetzt bekommt.
Der hat einen kleinen PDA an einem Gürtel gehängt, der hängt im
Warenmanagementsystem per WLAN drin.
Und dann muss der nicht lesen, wo er hin muss, sondern noch während er
vom letzten Auftrag läuft, kriegt er über Kopfhörer gesagt, jetzt
bitte zu Regal 7 gehen und ein Buch rausnehmen.
Dann geht er zu Regal 7 und während er das Buch aus Regal 7 rausnimmt
und mit seinen beiden Händen im Korb legt, kann er noch sagen, ich
habe das Buch aus Regal 7 rausgenommen, sind noch zwei übrig und kann
weiterlaufen.
Und wenn man das hochrechnet, spart man da sehr viel Zeit mit und
dementsprechend auch sehr viel Geld und kann dann pro Picker deutlich
mehr Sachen pro Zeit in den Warenkorb reinlegen.
Sodass sich da auch eine interessante Anwendung gezeigt hat.
Warum habe ich das hier stehen?
Quintessenz ist, die Anwendung von automatischer Spracherkennung liegt
häufig irgendwo in verborgenen Dingen.
In Sachen, die wir als Endverbraucher gar nicht unbedingt sehen.
Wo man sich mal schlau machen muss, wo man vielleicht mal mit ein paar
Leuten, die eine Anwendung in Bedarf haben, unterhalten muss und mit
denen ein bisschen diskutieren muss, um auf eine ganz interessante
Anwendung stoßen zu können.
Allgemein, früher wahrscheinlich noch häufiger als heute, heutzutage
mit WLAN und Smartphones und mobilem Internet, ist das nicht mehr so
interessant.
Früher war das noch sehr interessant, irgendwas über das Telefon zu
bedienen.
Das kann das intelligente Heim gewesen sein, wo man den Herd
ausschaltet oder Licht anschaltet etc.
Das kann gewesen sein, dass man Zugfahrpläne abfragt oder Kinokarten
reservieren will.
Oder auch solche Sachen, dass man seinen Anruf beantwortet, den es
damals noch gab, per Sprache übers Telefon steuern möchte.
Das ist heutzutage durch die starke Verfügbarkeit von mobilem Internet
ein bisschen in Deutschland und in den sehr stark entwickelten Ländern
in den Hintergrund gerutscht.
Und da ist jetzt die zweite Falle, in die man reintappen kann.
Nur weil wir hier in Deutschland, in Europa, Mitteleuropa, in
Nordamerika überall WLAN haben und überall mit unserem iPhone, Android
-Phone Kinokarten per One-Click bestellen können und keine Ahnung zu
Hause gucken können, ob das Licht brennt und schnell noch nachgoogeln
können, was jetzt die Telefonnummer von einem ist, heißt das nicht,
dass das in dem ganzen viel größeren Rest der Welt auch so sein muss.
Einfaches Beispiel zentral Afrika.
Da hat nicht jeder Internet auf dem Handy.
Interessanterweise haben viele aber ein Handy.
Hat den Grund, dass es da nie so richtig Festnetztelefon gab.
Und als man dann irgendwann zu der Entwicklungsstufe hingekommen ist,
dass man jetzt Telefon haben will, da hat man nicht angefangen da
Kupferkabel zu verlegen und dass jeder ein Festnetztelefon bekommt,
das ist auch sehr sehr aufwendig, sondern hat man Funkmasten
hingestellt, sodass es da Mobilfunkanätze gibt.
Die haben aber nicht notwendigerweise dann automatisch alle Internet
dabei.
Und dann gibt es noch ein zweites Phänomen.
Die sprechen viele Sprachen dort, die nicht notwendigerweise
geschrieben werden.
Und selbst wenn sie geschrieben werden, heißt das noch lange nicht,
dass viele der Benutzer diese Sprachen auch lesen und schreiben
können.
Für die ist es von großer Wichtigkeit, dass man wirklich per Sprache
Sachen erledigen kann.
Und zwar über ein normales Telefon und nicht über einen Webbrowser
oder Siri oder sonst irgendwas, sondern über ein Telefon, das die bei
der Bank anrufen können, um eine Überweisung für das nächste Saatgut
aufzutreiben oder irgendeinen Termin zu machen oder zu fragen, wo als
nächstes die Community-Nurse ihre mobile Sprechstunde abhalten wird
etc.
Solche Sachen funktionieren natürlich viel über gesprochene Sprachen.
Das heißt, nur weil sich hier etwas als Anwendung erledigt hat, muss
das nicht notwendigerweise heißen, dass es das in allen Regionen der
Welt unbedingt so ist.
Dann gibt es den Bereich der natürlichsprachlichen Interaktionen.
Also Siri ist so ein einfaches Beispiel oder Google Now oder Cortana
oder Alexa oder wie die Dinger inzwischen alle heißen.
Oder auch solche Sachen, dass man wirklich mit humanoiden Robotern,
Haushaltsrobotern kommunizieren will.
Weil es scheint wenig intuitiv, einen Roboter zu bauen, der humanoid,
also menschenähnlich in seiner Form und in seinem Können und in seiner
Bewegung ist, aber mit dem ich nicht sprechen kann.
Da ist es durchaus sinnvoll, dass man auch die Interaktion mit dieser
menschenähnlichen Maschine auch auf das menschliche Interagieren
ausweitet.
Und dann, ja, Steuerung im Auto fällt unter diesem Bereich.
Ich habe die Hände nicht zur Verfügung.
Ich sollte besser die Hände irgendwo anders lassen und dann per
Sprache, Auto, Radio, Navigation etc.
steuern.
Dann ist eine schöne Anwendung von Spracherkennung, die wir bei uns am
Institut, am Lehrstuhl sehr intensiv machen.
Das ist die Sprachübersetzung.
Dahinter steckt halt die Idee, dass wir in der Lage sein wollen, nicht
einfach nur Text zu übersetzen, sondern dass wir sprachgesprochene
Kommunikation übersetzen wollen.
Oder auch gesprochene Inhalte.
Das können zum Beispiel Vorlesungen, wie hier mit dem Lecture
Translator.
Das können sein Nachrichtensendungen oder Fernsehen.
Das können Kommunikationen zwischen zwei Leuten sein.
Ein Tourist steht in Japan im Hotel und weiß nicht, wann morgens der
erste Zug zur Konferenz fährt.
Dann kann man mit solchen Systemen durchaus aus dem Nachtportier
rauskitzeln, wann ich wo morgen mit dem Zug fahren muss, damit ich
dann pünktlich auf der Konferenz stehe.
Das kann man also auch online machen.
Ich befinde mich jetzt hier in einem Dialogsystem.
Das kann man offline machen.
Das heißt, ich habe ein Archiv, da kann ich mir Zeit lassen und will
dafür eine Transkription und Übersetzung des Ganzen haben.
Kennt irgendeiner noch das Gerät?
Keiner mehr gesehen.
Das ist so aus dem Jahre 2004 ungefähr.
Damals hießen die noch Personal Digital Assistant, also auch ein
Taschenrechner, Pocket PC.
Mit dem konnte man nicht telefonieren.
Ansonsten konnte man viele oder fast alle Sachen machen, die man
heutzutage auch mit einem Smartphone machen kann, außer Telefonieren.
Der hat da oben so einen kleinen Knubbel dran, das war die WLAN
Antenne.
Und das ist so etwas wie ein kleiner tragbarer Rechner, wo wir früher
serverbasiert Sprachübersetzungssysteme gebaut haben.
Heutzutage gibt es das Ganze dann als App entsprechend auf dem iPhone.
Ich habe da mal ein kleines Filmchen mitgebracht, wie das früher mal
aussah.
Eine der frustrierendsten Dinge beim Reisen ist es nicht zu
kommunizieren, wegen der Sprachbarriere.
Nun, all das könnte sich verändern.
Es gibt eine Kommunikationsrevolution in Australien und Deutschland,
die die Sprachbarriere in den vergangenen Jahren verändern konnte.
Stell dir mal vor, wie viel einfacher es wäre, wenn du einen
schnellen, pocket-größeren, 2-Wagen Translator als Reisepartner
hättest.
Entschuldigung?
Weißt du, ob es ein Hotel da drüben gibt?
Es gibt ein Hotel 500 Meter entfernt, auf dieser Straße.
Okay, vielen Dank.
Wenn du eine Sprache auswählen möchtest, wirst du eine Sprache
auswählen können.
Es wird in Text und Audio übersetzt.
Und meistens ist es klar.
Ich fühle mich in deinen Füßen befestigt.
Nun, hier ist ein weiteres Problem für Reisende.
Besonders in Ländern wie Griechenland oder China, wo die Charaktere
komplett anders sind.
Das ist, wo dieses kleine Gerät dir hilft.
Das ist ein PDA mit einer Kamera.
Das machen so viele andere Leute, bei uns wird es nicht weitergehen,
dass man auch Schilder per Bilderkennung erkennen kann und dann
übersetzen kann.
Das ist durchaus etwas, das sinnvoll ist, wenn man schnell weiß, wo
das Schild steht, wo steht, man darf hineinlesen.
Guten Morgen, meine Damen und Herren, es ist mir ein Vergnügen, euch
zu verabschieden.
Prof. Alex Mollen ist der Blinder hinter allen Technologien, die am
Universum entwickelt werden.
Heute gibt er eine Lektüre in Englisch, die gleichzeitig auf Spanisch
und Englisch übersetzt wird.
Die Interpretation kann entweder von dem großen Bildschirm oder von
zwei besonderen Gläsern lesbar werden.
Wir zeigen euch jetzt ein paar Momente.
Wir haben hier diese Brillen.
Im Prinzip könnte man das auch machen, aber wir machen das alles
dadurch, dass es überall WLAN gibt.
Wir haben das jetzt mal an der Webseite gemacht, wo man das sehen
kann.
Wir haben mal auch was gemacht für das Europäische Parlament, wo wir
dann Sprache auch erkannt, transkribiert und übersetzt haben.
Das ist insofern interessant, weil das Europäische Parlament sehr
viele Simultandolmetscher beschäftigt, damit die Parlamentarier sich
gegenseitig verstehen.
Und gleichzeitig gibt es noch einen Fernsehkanal.
Da wird dann auch häufig die Ansprachen im Europäischen Parlament
aufgezeichnet und übertragen.
Und dann hat man ein Archiv.
Und da war die Idee, dass man dieses Archiv auch durchsuchbar macht
und unter Umständen auch Sprachen abdeckt, die bei der Übersetzung
vielleicht nicht abgedeckt waren.
Jetzt neben diesen offensichtlichen Anwendungen gibt es auch noch ein
bisschen spezialisiertere Anwendungen.
Eine Sache, die wir zum Beispiel machen und die auch in der Kalle
Gemellen sehr ausführlich gemacht wird, ist so eine Art Lesetute für
Kinder.
Die Idee dahinter ist einfach, man hat festgestellt, Kinder lernen am
besten lesen, wenn sie viel lesen, lesen, lesen, lesen.
Und am besten jemand, der ihnen noch beim Lesen über die Schulter
schaut und Fehler berichtigt und ihnen Hilfestellung gibt.
Und das funktioniert halt in der Schule nicht.
Wenn ich da 30 Kinder in der Klasse habe, kann ich mich als Lehrer
nicht mit jeden hinsetzen und mit denen eine Stunde am Tag lesen.
Und da war halt die Idee, dass man das an den Rechner auslagert, dass
es da halt Programme gibt.
Die suchen ein Buch aus, dann liest man das Buch vor und der Rechner
überprüft, ob man jetzt richtig oder falsch vorliest und markiert dann
Fehler und gibt Hilfestellungen und stellt fest, was so allgemein
jetzt das Kind noch für Probleme hat etc.
Und dafür braucht man natürlich auch eine spezialisierte Art der
Spracherkennung.
Man weiß sozusagen, was wurde vorgelesen, man muss jetzt entscheiden,
wurde es richtig oder falsch vorgelesen.
Dann Hilfe für Behinderte ist auch relativ wichtig.
Wenn man also Geräte bedienen will ohne Hände, wie das Stephen Hawkins
das macht, wobei der halt das Problem hat, dass der auch nicht mehr
sprechen kann.
Das heißt, bei dem ist Spracherkennung schon nicht mehr möglich.
Aber es gibt durchaus auch Szenarien, wo man mit Sprache Geräte
bedienen möchte ohne Hände oder wo man halt Geräte bedienen möchte,
die man nicht sehen kann.
Das heißt, man weiß also nicht auf der Weboberfläche, wo jetzt der
Knopf ist etc.
Da ist es ganz interessant für Sehgeschädigte, wenn die auch einfach
nur etwas sprechen können und dann passiert etwas.
Die Indizierung von Audio durch Archiven, das hatten wir schon gesagt,
das ist halt durch suchbar zu machen oder auch über Sprachen hinweg
zugreifen zu können.
Und dann sowas wie intelligente Räume, dass man also so einen Raum
hat, der zuhört.
Das klingt jetzt natürlich ein bisschen scary, der Raum hört zu.
Der soll das halt nicht machen, um der NSA durchzutelefonieren, dass
sich da eine revolutionäre Gruppe gebildet hat, sondern es geht darum,
Bedürfnisse zu erkennen.
Also im einfachsten Fall, dass der Kaffee leer ist und es gibt neuer
Kaffee oder dass, keine Ahnung, man braucht irgendwie, um eine
Entscheidung zu finden, Unterlagen, dass dann diese Unterlagen schnell
aus dem Archiv rausgesucht werden und zur Verfügung gestellt werden.
Oder auch solche Sachen, dass man Protokoll erstellt.
Also es gibt eine Geschäftsbesprechung und dann müssen immer die
berühmten Minutes erstellt werden und dann ist immer irgendeiner der
arme Tropf, der jetzt mitschreiben muss und Notizen machen muss.
Wenn man das automatisieren könnte, wäre natürlich viel schöner.
Was sind jetzt da die Vorteile von automatischer Spracherkennung?
Warum möchte man das mit automatischer Spracherkennung machen?
Einer der Gründe ist die hohe Bandbreite.
Und was da aufgezeichnet ist in der Tabelle, ist einmal der
Durchschnittswert an Zeichen pro Minute für die jeweilige Modalität
und einmal der Weltrekord.
Und da sieht es so aus, wenn man jemanden hat, der halbwegs flüssig
zehn Fingersystemen beherrscht, Maschine schreiben kann, also tippen
kann, der schafft sowas wie 200 Zeichen pro Minute.
Der Weltrekord im Tastaturschreiben liegt so bei ungefähr 1000 Zeichen
pro Minute.
Interessanterweise, wenn man mit sowas anachronistischem wie
Stenografie herkommt, da ist man schneller.
Also Stenografie, eine Kurzschrift, wo man nicht einzelne Buchstaben
im Deutschen oder Englischen schreibt, sondern Kurzzeichen hat für
Silben oder auch für häufig kommende Wörter, dann kriegt man das hoch
auf 500 bis 2000 Zeichen pro Minute.
Deswegen, wenn diktiert wird und jemandem etwas diktiert wird, wo er
live mitschreiben soll, saß früher halt nicht die Sekretärin oder der
Sekretär mit der Schreibmaschine da und hat getippt, sondern wurde
Block und Stift rausgeholt und wurde erstmal Stenografie
mitgeschrieben und das Ganze wurde dann hinterher verschriftet.
Und dann, wenn man sich Sprache anschaut, ein normaler,
durchschnelliger Sprecher schafft so etwas wie 1000 Zeichen pro
Minute.
Und wenn man so den größten Schnellsprecher der Welt sich hernimmt,
dann hat man so etwas wie 4000 Zeichen pro Minute.
Das heißt, ein durchschnittlicher Sprecher ist genauso schnell wie der
Weltrekordhalter im Maschineschreiben.
Das bedeutet also, dass wir rein natürlich einen Kanal, eine Modalität
haben, in der wir sehr schnell Text übermitteln können.
Dann natürlich, neben der hohen Brandbreite, Hände und Augen sind
frei, wenn ich irgendwo etwas reparieren möchte.
Also, ich hänge unter der Boeing 747 und habe da meine Hände in der
Turbine drin und die eine hält den Schraubenzieher und die andere den
Maschinenteil und jetzt muss ich nachschlagen im Reparaturhandbuch,
was kommt der nächste Schritt oder ich muss vor- oder zurückbeugen,
dann brauche ich das.
Für Schreibschrift habe ich leider nichts da.
Aber müsste natürlich nochmal eine Größenordnung unterhalb von
Maschinenschreiben liegen.
Wir können ja mal gegeneinander antreten, wir nehmen mal jemanden her,
der wirklich flüssig Maschine schreiben kann und dann per Handschrift
dagegen antreten.
Also, ein durchschnittlich guter Maschinenschreiber kann wirklich
schon recht schnell Maschine schreiben.
Nee, nee, nee, Stenografie ist was anderes als Schreibschrift.
Nein, nein, da werden nicht Ligaturen oder so zusammengebaut, da
werden ganz andere Einheiten geschrieben.
In der Stenografie schreiben Sie keine Wörter mehr, in der
Steganografie schreiben Sie ganze Silben.
Da haben Sie teilweise ein Zeicheninventar.
Da, wo Sie bei der Schreibschrift drei, vier Zeichen bräuchten,
brauchen Sie nur noch ein Zeichen.
Und selbst wenn Sie also Zeichen gleich schnell schreiben können, dann
sind Sie bei der Steganografie dann automatisch schon Faktor zwei bis
vier schneller.
Und die Zeichen sind natürlich dann so optimiert, dass man halt auch
die schnell aufs Papier bringen kann.
Und man kürzt dann teilweise ganze Wörter ab.
Und sowas wird alles nicht mehr ausgeschrieben, da gibt es dann nur
noch wirklich ganz kurze effiziente Zeichen für.
Deswegen, also Stenografie wird von der Art her um Welten schneller
sein als Schreibschrift.
Insbesondere eine Schreibschrift, die man hinterher noch lesen kann.
Also jemand, der jetzt nicht diesen speziellen Schreiber kennt auch
noch, wird lesen können.
Meine Ärzte schreiben deshalb so grauselig, weil die halt wirklich
schnell schreiben, weil es halt lange dauert.
Und man schon weiß, was da hinkommt.
Da steht immer Aspirin 300 Milligramm.
Wenn da irgendwas mit A und dass das da hinten 300 Kilogramm sind, ist
eher unwahrscheinlich.
Deswegen ist es nicht so schlimm, ob man jetzt das M vom K so gut
unterscheiden kann.
Das ist einfach dadurch, dass man sehr viel Hintergrundwissen hat,
kann man das überhaupt so machen.
Ich kann mal gucken, ob ich was finde.
Aber mir fällt... also ich weiß jetzt nichts aus dem Kopf, müsste ich
mal gucken.
Ja.
Rekord.
Okay, das wäre ungefähr das, was ich jetzt auch so gedacht hätte.
Deswegen, also das klingt schon plausibel.
Okay.
Also, Hände sind frei.
Ist immer dann wichtig, wenn man Zugriff auf Informationen haben will,
irgendwas nachgucken will, irgendwas steuern will und man meint, beide
Hände sind schon irgendwie belegt.
Und dann hat menschliche Sprache den riesen Vorteil, dass es eine
natürliche Eingabe ist.
Das bedeutet, wenn man sich anschaut, Steganografie,
Maschinenschreiben, Windows als Betriebssystem, selbst ihr Smartphone,
das muss man alles irgendwie noch lernen.
Man muss da irgendwie geschult werden.
Wenn ich jetzt irgendwie mein Betriebssystem bedienen will, dann muss
ich zumindest wissen, wie ich die Maus durch die Gegend schubse.
Wenn ich größere Textmengen eingeben will, muss ich möglichst
Maschinenschreiben lernen oder ich lerne halt Steganografie, damit das
schnell geht.
Das bedeutet, dass bei menschlicher Sprache braucht man das alles
explizit nicht mehr zu tun, weil wir im Laufe unseres Lebens dadurch,
dass menschliche Sprache die selbstverständlichste Form der
Kommunikation ist, lernen wir die schon während wir aufwachsen.
Es dauert lange, bis wir richtig gut sprechen können und wir uns mit
Sprache verständigen können, aber im Erwachsenenalter können das in
der Regel die meisten.
Und das hat den Vorteil, dass man halt nicht mehr unbedingt speziell
schulen muss, plus man hat gutes Interface für LINE.
Das heißt, wenn ich jetzt irgendeinem im Haushalt einen Roboter
hinstelle und sage, hier der neue Haushalt-Roboter, dann muss der
vorher nicht erstmal einen drei Wochen Kurs in Mensch-Maschine
-Kommunikation belegen und wie steuere ich jetzt diesen komplizierten
Roboter, sondern im einfachsten Fall kann er dem einfach sagen, was er
tun soll, so wie es jede andere Person tun würde.
Dann hat automatische Spracherkennung einen Vorteil, dass es tragbar
ist.
Mikrofone sind in der Regel sehr klein.
Also im Handy, das Mikrofon sieht man praktisch nicht, da sieht man
nur so ein Stecknadel, kopfgroßes Loch.
Die sind relativ leicht unterbringbar.
Auch solche Sachen hier, so ein Mikrofon, wie man das den Pick-to
-Voice Leuten aufsetzt, ist leicht, klein, kompakt.
Während wenn ich eine vernünftige Tastatur herumschleppen möchte, ist
das halt schon ein bisschen was Größeres.
Und dann der letzte große Vorteil ist, dass es ein zusätzlicher Kanal
ist.
Erstmal, wenn man sich Mensch-zu-Mensch-Kommunikation anschaut, dann
sieht man, und das steht ja auch schon in der Definition von Sprache,
von Language drin, ist das mehr als nur die Wörter, die wir
austauschen.
Da sind Gestiken drin, da sind Mimiken drin, etc.
Und viele Sachen, die wir ausdrücken, drücken wir auch redundant aus.
Dadurch, dass wir durch Mimik und durch Sprache z.B.
irgendetwas, eine Betonung geben, ein Gewicht verleihen.
Aber auch solche Sachen wie, dass wir sehen, dass da jemand die Lippen
bewegt.
Wenn ich also sehe, dass mir jemand gegenüber ist und der bewegt die
Lippen und macht das, dann weiß ich, der wird mit mir sprechen.
Das heißt, ich kann automatisch die Spracherkennung auch anwerfen,
falls ich das noch nicht getan habe.
Und ich kann auch hinterher für die Maschine sehr gut Fehler
ausgleichen.
Wenn ich z.B.
in einer geräuschbehafteten Umgebung bin, kann Spracherkennung nur auf
dem Mikrofonsignal basierend sehr problematisch sein.
Wenn ich den Rechner gleichzeitig noch die Lippen lesen lasse, dann
kann ich die Information, die ich durch die Kamera von den Lippen
bekomme, verschmelzen mit dieser verrauschten Information, die ich
durch das Mikrofon bekomme und dadurch ein besseres
Spracherkennungssystem bauen.
Das ist ein besseres Ergebnis.
Ein aktuelles Beispiel, wo wir zur Zeit sehr stark daran interessiert
sind, um Spracherkennung zu betreiben, ist die medizinische Anwendung.
Das ist ein typischer Fall von Hans Abyssin.
Das heißt, Chirurgen im OP-Saal, die sind mit ihren Händen belegt, die
machen etwas mit den Händen, brauchen aber unter Umständen trotzdem
noch Steuerung zusätzlicher Geräte.
Weil ein Operationssaal sieht heutzutage so aus.
Das ist so ein typischer Operationssaal in der Uniklinik in
Heidelberg.
Da sieht man schon, man hat hier die traditionellen chirurgischen
Geräte, so Tüpfelschere und so weiter.
Dann wird hier laparoskopisch geantragt, das heißt man macht nur
kleine Löcher und dann über so längliche Instrumente geht man rein in
den Körper, wo man dann vorne kleine Geräte dran hat, mit denen man
etwas manipuliert.
Dann hat man hier einen großen Bildschirm schon hängen, da sind zum
Beispiel Bilder drauf, die vor der Operation genommen wurden.
Also wo ist der Tumor, wo ist der Verschluss im Gefäß, wo muss ich
hin, wie sieht das jetzt aus in meiner Bildgebung durch Röntgen, MRT
und was es da alles noch gibt.
Es gibt ein Kamerabild, das ich sehe von der Kamera von dem
Instrument, das ich da jetzt gerade reingesteckt habe, damit ich auch
weiß, was ich da mache.
Dann ist das hier was besonderes, weil die haben da vorne zum Beispiel
noch ein Röntgengerät rumstehen.
Das nennt sich sogenannter Zehbogen, das ist ein Röntgengerät, wo man
dann hinterher zum Beispiel übergucken kann, habe ich jetzt den
Verschluss im Gefäß wirklich freigemacht oder solche Sachen.
Und was immer mal wieder vorkommt ist, man braucht jetzt ein anderes
Bild, das man vorher hatte.
Man würde gerne die Kamera von dem laparoskopischen Gerät, da ist so
eine dritte Kamera, das würde man gerne jetzt anders positionieren.
Es passiert irgendwas Unerwartetes.
Man hat auf den Bildern nur zwei Tumore gesehen, plötzlich ist da ein
dritter Tumor.
Was mache ich jetzt, operiere ich weiter, kann ich noch ein bisschen
mehr von der Leber wegschneiden, ja oder nein, was sagt die Literatur
dazu.
Und das alles ist schwierig, weil die Hände halt belegt sind und
häufig hat man dann zusätzliche OP-Schwestern, die zum Beispiel dann
Geräte bedienen müssen.
Dann wird es schwierig, weil das Ganze muss ja auch noch steril sein,
dann kann man da versuchen die Tastaturen und sowas irgendwie
einzuschmeißen.
Und unsere Idee ist, ob man da nicht halt versuchen kann mit
Spracherkennung was zu machen, um halt mit diesen vielen Geräten, die
man zum Beispiel da hat und in verschiedenen Darstellungen besser
umgehen zu können.
Also kann man Kommando-Erkennung machen oder man kann auch versuchen
Dialog zu führen, dass man ein Experten-System hat, mit dem man einen
Dialog führt, um dann aus vorhandenem Wissen Fragen, die die Chirurgen
jetzt gerade in dieser Situation haben, anwenden zu können.
Sprache hat viele Vorteile, unglücklicherweise hat Sprache natürlich
auch ein paar Nachteile.
Offensichtlich ist, ich kann nicht da sprechen, wo es gefährlich still
sein soll.
Also wenn ich jetzt im Theater oder im Kino anfange zu telefonieren
oder meinen Siri abzufragen, weil ich noch irgendwas wissen will über
den Schauspieler, dann kommt das nicht gut an.
Gibt da mögliche Lösungen, dass man versuchen kann geflüsterte Sprache
zu erkennen, was wieder was anderes ist und was schwierigeres als
normal gesprochene Sprache.
Oder auch, das hat die Frau Schulz viel gemacht hier, das hat die
damals beim Herrn Weibel angefangen und dann im eigenen Lehrstuhl
fortgeführt, dass man zum Beispiel versucht nur dadurch, dass ich den
Mund bewege, im einfachsten Fall, aber keine wirkliche Sprache
produziere, zu erkennen, was wäre denn gesprochen worden, wenn ich
denn wirklich gesprochen hätte.
Kann man durch Messung von Muskelaktivitäten etc.
erkennen oder im Extremfall versucht man nur noch Gehirnströme
aufzunehmen und daraus zu erkennen, was will der denn gerade sagen.
Dann ist ein Problem der automatischen Spracherkennung, dass man nicht
immer zufriedenstellende Erkennungsleistung hat.
Das liegt ein bisschen daran, dass man als Mensch und insbesondere als
Laie sehr überzogene Erwartungen hat an automatische Spracherkennung.
Wir als Menschen können Sprache sehr sehr gut erkennen.
Unter sehr widrigen Bedingungen, unter sehr widrigen Umgebungen, bei
Akzenten, bei geräuschbehafteter Umgebung können wir immer noch
Sprache, die wir hören, sehr gut erkennen.
Und wenn wir das schon kennen, seitdem wir so klein sind, warum soll
das denn die Maschine nicht können, muss ja was Einfaches sein.
Spracherkennung ist nicht einfach und die Ergebnisse, die man bekommt,
sind dann häufig nicht das, was die Menschen, die Anwender, die Nutzer
erwarten würden.
Es gibt kontinuierlichen Fortschritte, also seitdem man mit Rechnern
an automatischer Spracherkennung forscht, macht man immer wieder
Fortschritte.
Die Fortschritte werden immer besser, die Systeme werden von Jahr zu
Jahr besser, nach wie vor ist immer noch ein aktives Forschungsfeld,
wo man Verbesserungen erzielt.
Und unter bestimmten Bedingungen kommt man inzwischen der menschlichen
Leistung verdammt nahe.
Da wurde jetzt im September auf einer Konferenz etwas vorgestellt von
Microsoft, wo sie ihr neustes, tollstes, top-notch, state-of-the-art,
vom besten Spracherkennungssystem auf einen Jahrzehnte alten Task
angewendet haben, wo es darum geht, Sprache am Telefon, Konversationen
am Telefon zu erkennen.
Früher, als man angefangen hatte, hatte man Wortfehlerraten von 40
-50%, also jedes zweite Wort war falsch erkannt.
Wenn man einen Menschen das machen lässt, kommt man so in die Region
von ungefähr 3% Wortfehlerrate, also 3% der Wörter, die er noch
irgendwie falsch erkennt.
Und inzwischen die besten Systeme, also die allerbesten Systeme sind
ja so bei 6,7%.
Das heißt, wir kommen da jetzt wirklich langsam in einen Bereich, wo
wir dem Menschen sehr nahe kommen.
Ich kann das aber relativ leicht wieder schwierig machen, indem ich
das Mikrofon einfach 3 Meter weit weg lege und noch einen A-Ventilator
anwerfe.
Dann geht das Ganze plötzlich wieder grandios in die Hose.
Man kann immer wieder das Problem durch kleine Veränderungen, die uns
als Menschen gar nicht stören, wieder so viel schwieriger machen, dass
es für die Maschine extrem schwierig wird und unbefriedigende
Ergebnisse liefert.
Und deswegen ist eine der wichtigsten Sachen, was man immer im Kopf
halten sollte, wenn man später mal nicht nur einfach im Labor an
Spracherkennung forscht, sondern wirklich Anwendungen bauen will, dass
man die Erwartungen der Anwender managen muss, dass man also denen
schon klar sagen muss, es wird nicht 100% perfekt funktionieren und
dass man irgendeinen Mechanismus in die Anwendung einbauen muss, die
halt mit in Betracht zieht, dass es Fehler geben wird und die halt
diese Fehler irgendwie behandeln, sodass am Ende trotzdem zwar die
Spracherkennung nicht 100% perfekt ist, aber eine Anwendung vorher
rauskommt, die von Nutzen ist für den Anwender.
Wie gesagt, also das Beispiel ist, wie schwer ich machen kann, ich
kann ein Mikrofon wegnehmen und ich kann einfach laute Umgebungen
nehmen, wobei es nicht mal laut sein muss als solches.
Es reicht schon aus, wenn ich ein Mikrofon in die Mitte vom Kölner Dom
stetze und wenn alles ruhig ist und vorne nur einer spricht, werde ich
das nicht vernünftig erkennen können, weil schon solche Sachen wie
Hallspracherkennungssysteme ganz schnell aus der Bahn werfen können.
Brauche ich nicht mal Störgeräusche, es reicht schon bestimmte
akustische Umgebungen, die wir als Menschen eigentlich allzu ruhig
betrachten würden, reichen schon aus, um die Maschine unter Umständen
ins Schleuder zu bringen.
Das kann man also auch ganz ins Extrem führen, da Flugzeugcockpits und
Autos, da habe ich mal auf einer Konferenz was gesehen, das war
geradezu pervers.
Da haben die also versucht mit irgendwelchen besonderen
Filterverfahren Spracherkennung zu betreiben auf Funkkanälen von der
Formel 1.
Und das ist etwas, da kann man allerdings glaube ich Menschen auch
ganz leicht mit in die Brille bringen.
Ich weiß nicht wie die das machen.
Der hatte da Beispiele, wo die halt dann Formel 1 Autos Cockpitfunk
zur Box aufgezeichnet hatten und da sollte einer von 1 bis 10 zählen
und während er fährt und dann hat man das ganze mal aufgezeichnet, was
da so als Funksignal ankommt beim Teamleiter da in der Box.
Das Einzige, was ich gehört hatte war... und das ging die ganze Zeit
nur so weiter.
Und der jemand, der das gewohnt ist und da den Kopfhörer auf hat und
am Cockpitfunk hört, der kann den verstehen, was der da sagt.
Als ich als Laie... ja, da war Motorgeräusch, da hat keiner was
gesagt.
Und dann haben die halt da mal mit allem möglichen Riesenaufwand
rumgemacht, die haben die Autos vermessen und geguckt, bei wie viel
kmh entstehen denn welche Windgeräusche und welche Reitengeräusche und
so weiter und so fort.
Sodass sie hinterher, wenn sie Zugriff drauf hatten auf Drehzahlregler
und Geschwindigkeitsmesser und so weiter, dass sie dann ein bisschen
rausrechnen konnten und dann konnte man so erahnen, dass da
irgendeiner wohl sprechen wird.
Aber das interessante ist, wir Menschen können uns sehr stark und sehr
gut adaptieren an neue Umgebungen, also auch an solche extremen
Umgebungen.
Und wenn sie nicht ganz so extrem sind, können wir das auch relativ
schnell machen.
Also wenn ich mich mit jemandem unterhalte, der halt einen starken
Akzent hat, dann habe ich mich im Nullkommanext, da reichen ein paar
wenige Sätze für aus, an diesen neuen Akzent adaptiert.
Die Maschine kann das halt noch nicht.
Und jetzt kommen wir schon in den Bereich, wenn man so spricht, ich
habe es schon gesagt, es gibt Erkennungsaufgaben.
Da war diese Konversation am Telefon, Conversational Telephone Speech
von Microsoft, das vorgetragen hatte mit dem super neuen System.
Das ist so eine Art der Anwendung.
Und das ist in der automatischen Spracherkennung häufig so, dass wir
die Anwendungen anhand der Sprache, die wir erkennen müssen,
klassifizieren.
Also eine Taxonomie haben.
Und da ist die erste Dimension, anhand derer wir die
Spracherkennungsaufgaben einordnen, die Art der Sprache.
Und was man da so hat, da hat man meistens so einen Raster, das geht
von einzelnen Kommandos, einzelnen Worten auf der einen Seite bis hin
zu reinen natürlicher Sprache auf der anderen Seite.
Und innerhalb dieser drei Rasterpunkte, die man dann hat, Kommandos,
künstliche Sprache, natürliche Sprache, kann man dann wieder noch ein
paar einzelne Unterraster definieren und unterscheiden.
Einzelne Kommandos ist relativ einfach, sowas wie Licht an, Licht aus,
Tür auf, Tür zu, Telefon abheben, Telefon hinlegen, wähle die
Telefonnummer 123-567-8.
Dann gibt es den Bereich der künstlichen Sprachen.
Bei künstlichen Sprachen hat man so etwas, so ein bisschen wie eine
formale Sprache, also was Sie aus der Informatik als formale Sprache
kennen, kann man auch auf menschliche Sprache übertragen.
Da gibt man dann eine bestimmte Grammatik vor, man gibt einen
bestimmten Wortschatz vor und über diese Grammatik, die man vorgibt
und den Wortschatz, den man vorgibt, ist damit festgelegt, welche
Sätze dürfen denn in dieser künstlichen Sprache überhaupt gesprochen
werden.
Und mit dieser künstlichen Sprache kann man dann komplexere
Bedienungsaufgaben machen oder auch solche Pick-to-Voice-Systeme,
Ressourcenmanagement.
Und mit diesen künstlichen Sprachen kann man dann sehr gut diese
Aufgaben lösen, weil sie verhältnismäßig einfach zu erkennen und zu
verstehen sind.
Also für den Spracherkenner wird es einfach, weil das Vokabular
geschlossen ist und die Ordnung oder die Reihenfolge, in der die
Wörter kommen dürfen, ist ganz strikt festgelegt.
Und das Ganze ist auch gut dafür, wenn man hinterher die Semantik, den
Sinn des Satzes verstehen will, macht es das dem System natürlich auch
deutlich einfacher.
Hat das Problem, dass der Nutzer natürlich stark eingeschränkt ist.
Er darf nur da sprechen, was in dieser künstlichen Sprache erlaubt ist
und meistens muss er vorher halt entsprechend geschult werden.
Wenn es also darum geht, einen Benutzer zu haben und dem zu sagen,
pass auf, hier ist das System, damit arbeitest du jetzt, aber du musst
vorher noch einen 3-Wochen-Kurs machen, damit du weißt, welche Sätze
du überhaupt sagen darfst.
Und B, du sagst was anderes, dann geht es katastrophal in die Hose.
Welchen Art von Benutzer kann man sowas zumuten?
Kann ich jetzt anrufen bei, keine Ahnung, der Firma XY, die vertreibt
Büroartikel und sagt denen, ich habe hier ein super System für sie,
mit dem sie die Kundenkommunikation per Sprache regeln können, sie
müssten nur vorher mal gerade 3 Wochen was lernen und dürfen nichts
anderes sagen.
Es geht schlecht.
Da kommt man nicht gut am Marktwert an.
Aber welcher Gattung von Mensch, welcher Art von Mensch, mit wem darf
ich das machen?
Mit wem darf ich sagen, du sprichst jetzt so und nicht anders oder
rüber ab?
Mit wem macht man das?
Jetzt nicht Studenten, selbst das darf ich nicht.
Verbietet mir das Gesetz.
Mit wem man das machen kann, ist ganz einfach Soldaten.
Die haben Befehle zu folgen und die Klappe zu halten, so sinngemäß.
Mit Soldaten kann man das sehr gut machen.
Den kann man sagen, wie kann man schulen, hier das System, so und so
ist es zu bedienen und nicht so darf man und nicht anders wird es
bedient und dafür passt das.
Und dementsprechend gibt es da zum Beispiel im militärischen Bereich
viele Anwendungen.
Das ist dieses Resource Management, der Naval Resource Management
Task.
Das ist nicht die Reederei Müller & Co., die da ihre Frachtschiffe
durch die Gegend schickt, sondern das sind dann halt irgendwelche
Flottenoffiziere, die halt irgendwo an einem Tisch versuchen müssen,
dann ihre Schiffe so zu positionieren, dass die da sind, wo sie sein
sollen und dass der Versorgungsfrachter dann rankommt und das Essen
und die Munition und was man so alles braucht entsprechend ran macht.
Das heißt, da gibt es zum Beispiel gerne militärische Anwendungen, wo
man mit solchen künstlichen Sprachen arbeiten kann.
Oder auch zum Beispiel sowas bei Flugfunk.
Da wird das schon per se gemacht, dass es da eine künstliche Sprache
gibt, in der die Piloten der Passagiermaschinen mit der Flugkontrolle,
mit der Zentrale da kommunizieren.
Einfach aus dem Grund, dass es da keine Missverständnisse geben kann
und der Kanal, über den das übertragen wird, relativ rauschbehaftet
ist.
Also das klingt nicht gut und damit es da nicht zu katastrophalen
Missverständnissen kommt, gibt es halt eine formale Sprache, die so
ausgelegt ist, dass sie eindeutig möglichst fehlerfrei über einen
Funkkanal zu verstehen ist.
Und da sieht jetzt zum Beispiel schon die nächste Generation der
Flugkontrollzentren vor.
Die ist noch nicht in Betrieb, aber ist glaube ich in der Entwicklung
und könnte sein, dass es irgendwann demnächst in Betrieb gibt.
Häufig sind das ja solche Sachen wie, dass unten der Fluglotse sagt,
bitte 300 Meter höher fliegen oder im Kurs ein bisschen nach links,
schneller, kürzer und so weiter.
Und das geht alles per Funk, über Sprache.
Das ist natürlich Quatsch.
Die Dinger fliegen heutzutage eh auf Autopilot.
Deswegen ist der nächste Schritt schon, dass der Lotse dann nicht mehr
per Sprache dem Piloten sagt, hier 300 Meter höher fliegen, sondern
das Ganze wird als Datenpaket rüber geschoben und im Cockpit.
Entweder macht es der Autopilot, wenn er eingeschaltet ist, gleich
automatisch oder das Flugzeug informiert den Piloten, hier du sollst
300 Meter höher fliegen.
Und dementsprechend ist da durchaus die Idee, wenn jetzt der Pilot was
vom Lotsen möchte oder irgendwelche Sachen sind, die ein bisschen
komplexer sind als außer, fliegt man 300 Meter höher, ob man nicht
auch da mit Spracherkennung das Ganze erstmal umwandeln kann und dann
in irgendeiner Art von schon maschinell verarbeitbarer Art und Weise
weitergeben kann.
Und dann die höchste, die schwierigste Kategorie sind natürliche
Sprachen.
Also Sprache so wie sie in der Welt vorkommt, wie wir sie sprechen,
ohne dass wir vorher geschult werden müssen.
Und innerhalb dieser natürlichen Sprache hat man dann diese drei
Ebenen, die es für einen Spracherkenner jeweils immer schwieriger
machen.
Die einfachste Art von natürlicher Sprache ist gelesene Sprache.
Das kann also Diktat sein, das kann etwas sein, wenn ich eine
Nachrichtenseite aus der Zeitung nehme und die vorlese.
Ist deshalb einfach, weil gelesene Sprache in der Regel sehr
gleichmäßig in der Geschwindigkeit ist, sehr deutlich in der
Aussprache und meistens auch unter sehr guten, einfachen akustischen
Bedingungen aufgenommen werden kann.
Der nächste Schritt ist dann geplante Sprache.
Bei der geplanten Sprache überlegt man sich, bevor man losredet, was
möchte ich sagen.
Beispiel, ich halte eine Festansprache.
Wenn ich jetzt nicht der absolute routinierte Festansprachenredner
bin, werde ich mir wahrscheinlich vorher überlegen, worüber möchte ich
denn sprechen, was möchte ich sagen.
Vorlesungen sollten normalerweise auch so eine Art von Sprache sein,
dass sich der Vorlesende vorher mal überlegt, worüber möchte ich
sprechen, welche Inhalte möchte ich transportieren und dann
entsprechend die Sprache produziert in der Vorlesung.
Und dann gibt es die ungeplante Sprache, die spontane Sprache.
Das ist, wenn sich zwei Leute am Telefon miteinander unterhalten oder
zwei Leute treffen sich und sprechen spontan über irgendetwas, ohne
dass sie sich vorher mal einen Plan überlegt haben, oh, wenn ich jetzt
gleich den Müller auf dem Flur treffe auf dem Weg zur Kaffeemaschine,
dann möchte ich mich mit ihm über den nächsten Tatort unterhalten, was
könnte ich denn sagen, sondern, ah, Müller hat auch Tatort gesehen und
dann geht das so hin und her.
Und dann kann man relativ schnell feststellen, hängt die Schwierigkeit
von so ungeplanter Sprache davon ab, wie gut ich den Gegenüber, mit
dem ich spreche, kenne.
Und das Allerschlimmste für automatische Spracherkennung, aber auch
für Außenstehende ist, wenn sich nahe Verwandte am Telefon miteinander
unterhalten.
Das ist extrem schwierig zu erkennen, aber das kann man sich auch
schön im Audiosignal anhören, warum das extrem schwierig ist zu
erkennen.
Da kann man mal niederschreiben lassen, was wurde dann gesagt, dann
kann man sich einzelne Wörter rauspicken, dann mal das Audiosignal
rausschneiden, wo an welcher Stelle denn jetzt dieses Wort bitte schön
gesagt worden sei und wenn man sich das dann anhört, im Audiosignal
ist das nur noch so ein Grundsatz.
Das ist einfach so, dass man dann einen Code zwischen den engen
Verwandten hat, der jetzt nichts mehr damit zu tun hat, was da laut
kanonischer Form, laut Aussprache Wörterbuch hätte gesagt werden
sollen, sondern die verstehen sich so untereinander mit mehr oder
minder irgendwelchen akustischen Ereignissen, die jetzt gar nichts
mehr mit Grammatik oder Formellersprache zu tun haben.
Und das meiste wird halt einfach aus Kontext, aus gemeinsamen
Hintergrundwissen, dadurch, dass ich den anderen kenne und ich schon
weiß, worüber wir uns unterhalten, als Mensch herleite.
Dann gibt es noch ein paar andere Dimensionen, anhand derer ich die
Spracherkennungsaufgaben einteilen kann.
Eine wichtige Eigenschaft von Spracherkennungssystemen ist die
Sprecherabhängigkeit.
Wir sind das heutzutage gewohnt, wenn sie Siri hernehmen, dann
sprechen sie da rein und kriegen eine Antwort.
Jetzt können sie natürlich mal ihr Siri, das auf ihrem iPhone läuft,
jemand anderes in die Hand geben und der soll damit mal so tun, als
sei es sein iPhone.
Und dann werden sie feststellen, dass das Ganze nicht so gut
funktioniert.
Und das hängt damit zusammen, dass da auch intern mit kleinen Tricks
gearbeitet wird, um sich möglichst gut auf einen bestimmten Sprecher
einschießen zu können.
Das ist die sogenannte Sprecherabhängigkeit.
Und da unterscheidet man halt diese drei Sprachen.
Einmal komplette sprecherabhängige Systeme, das heißt das System wurde
für einen einzelnen Sprecher entworfen, trainiert und zugeschnitten
und funktioniert nur für diesen Sprecher.
Wenn ich einen anderen Sprecher reinsprechen lasse, funktioniert es in
der Regel deutlich schlechter, im Sinne von katastrophal schlechter.
Dann die andere Möglichkeit ist eine sogenannte geschlossene
Sprechermenge.
Das heißt, es gibt eine Menge für eine von vorher schon mir bekannte
Anzahl von Sprechern und auch Identität bekannter Sprecher.
Und ich weiß, die Sprache, die ich jetzt erkennen muss, wird einer von
20 Sprechern sein.
Und darauf schneidere ich das System zu.
Einfaches Beispiel, System, das Parlamentsdebatten erkennen soll.
Die Sprecher kenne ich alle, die Sprecher sehe ich häufiger, ich weiß
welcher Sprecher welche Spezialisierung hat, ich weiß wie welcher
Sprecher klingt, welcher Sprecher welchen Dialekt und welchen Akzent
hat und kann mich entsprechend darauf zuschneiden.
Und dann, die schwierigste, sind die sprecherunabhängige Systeme.
Das heißt, ich habe einen Sprecher, den habe ich vorher nie gesehen,
über den weiß ich nichts, der spricht rein und das System erkennt ihn
trotzdem.
Dann eine weitere wichtige Dimension ist die Größe des Diskurses.
Das heißt, worüber rede ich, worum geht es bei dem, was erkannt werden
soll.
Der Diskurs kann klein sein.
Ich möchte ein Zugticket buchen.
Domänen limitiert.
Ich möchte Zugtickets buchen oder ich möchte, ich habe Sätze von einem
Touristen, der sich irgendwie jetzt verständlich machen will und der
hat so die typischen touristischen Bedürfnisse.
Er braucht einen Arzt, er braucht ein Hotel, er braucht ein Taxi, er
muss wissen wo ein Restaurant ist und so weiter und so fort.
Oder domänenunabhängig.
Googlen auch, irgendeiner spricht irgendwas rein und ich habe keine
Ahnung was es ist.
Er will es entweder übersetzt haben oder eine Suchanfrage haben oder
will irgendwas diktieren oder weiß der Cook was.
Ich kann vorher keine Annahmen darüber machen, was überhaupt
reingesprochen wird.
Und bei dieser Größe des Diskurses ist eine schöne Kenngröße, die
relativ einfach zu messen ist, die Größe des Vokabulars.
Also wie viele unterschiedliche Wörter gibt es überhaupt, die in
diesem Diskurs, in dieser Domäne vorkommen können.
Dann Sprecherverhalten ist sehr wichtig.
Ist der Sprecher kooperativ?
Ist er unkooperativ und ist er vertraut?
Kooperativ und unkooperativ kann man sich gut vorstellen.
Ich möchte ein Zugticket buchen und mir ist wirklich was dran gelegen,
dass ich dieses Zugticket habe und mir ist auch keine Laus über die
Leserleber gelaufen.
Und ich mag das System, ich finde das super, dass das jetzt per
Spracherkennung geht.
Und dann rufe ich da an und dann fragt er mich, von wo möchten Sie und
ich sage Hamburg.
Dann, ich habe es nicht verstanden, können Sie es mir bitte
buchstabieren.
Aber natürlich gerne, H-A-M-B-U-R-G-A, Sie wollen nach Hamburg und
dann geht das so weiter und ich bin glücklich.
Oder es gibt den unkooperativen Sprecher.
Die Telekom hat seine Rechnung versaut und er hat eine 500 Euro
Rechnung an der Backe und hat keine Ahnung, wo die herkommt.
Und er ruft an bei der Telekom-Hotline und aus welchem Bereich darf
ich denn ihre Beschwerde entgegennehmen?
Sagen Sie A für Rechnungen, B für Verbindungsprobleme, C für was weiß
ich was.
Und dann, ich will hier mit einem sprechen und zwar sofort, du blödes
Ding.
Sowas gibt es, da kann man sich Aufnahmen anhören.
Wenn da einer auf 180 ist, ist es unglaublich, was da reingesprochen
wird.
Sowas ist natürlich dann deutlich schwieriger und problematischer zu
erkennen.
Also der hat überhaupt kein Interesse mehr daran, dass das System
irgendwie überhaupt erkennt, der käst das an, dass der jetzt so ein
System vor der Nase hat.
Und dann die dritte, die ist eng verwandt mit kooperativ, aber doch
nicht dasselbe.
Kooperativ kann einer sein, der das erste Mal bei so einem Ding anruft
oder auch nur ganz hin und wieder mal mit so einem
Spracherkennungssystem zu tun hat und da friedlich mitspielt und schön
brav reinspricht.
Oder es kann einer sein, der jetzt schon seit zwei Jahren mit seinem
Pick -to-Voice-System durch Amazon durchläuft und ganz genau weiß, wie
das System funktioniert und nicht funktioniert.
Was es kann und was es nicht kann.
Und da stellt man fest, dass wir das auch unbewusst machen, dass wir
uns auf so ein Spracherkennungssystem einstellen.
Wenn ich also längere Zeit mit so einem Spracherkennungssystem
arbeite, muss ich das nicht mal bewusst analysieren, sondern unbewusst
ändere ich die Art und Weise, wie ich spreche und das, was ich
spreche, so ab, dass es am besten mit dem System funktioniert.
Und dann werden dadurch, dass ich gutmütige Sprache produziere, viel
bessere Wortfehlerraten erreicht.
Und dann die letzte Dimension ist die Art der Äußerung.
Und das macht einen riesen Unterschied.
Und das ist ein Unterschied, den wir, wenn wir sprechen, gar nicht mal
so wahrnehmen.
Das ist nämlich die Unterscheidung, dass ich entweder isolierte Wörter
sprechen kann.
Wollen Sie Rechnungen, Verbindungsprobleme oder Neukunden?
Dann sage ich Rechnungen.
Das können einfache Phrasen sein.
Licht an, Licht aus, bitte Tür aufmachen.
Oder es kann kontinuierliche Sprache sein.
Wenn ich also am Telefon kontinuierlich irgendwas erzähle oder eine
Vorlesung halte und kontinuierlich Sprache produziere und das System
soll die verschriften.
Und es ist halt deutlich einfacher, isolierte Wörter zu erkennen,
insbesondere wenn das Audio schön scharf geschnitten ist.
Also ich weiß, hier kommt nur ein Wort vor in dem Audio.
Als wenn ich 90 Minuten gesprochene Sprache am Stück bekomme und die
Aufgabe lautet, mach mal eine Verschriftung der Vorlesung.
Und die große Frage, die dahinter steckt, ist immer, ist
Spracherkennung schwierig?
Und ich habe es schon ein paar Mal gesagt, ja, Spracherkennung ist
schwierig.
Einfaches Analogon ist, es gibt sowas wie Sprachsynthese.
Das funktioniert eigentlich relativ gut.
Die Leute sind meistens ganz zufrieden damit.
Wenn da Sprachsynthese kommt, ist das relativ einfach.
Das ist so, als wenn ich die Zahnpasta aus der Tube rausdrücke.
Und wenn ich jetzt Spracherkennung betreiben will, dann muss ich die
Zahnpasta wieder in die Tube reinbekommen.
Und das ist halt umwelten schwieriger.
Und die Frage ist, warum ist das schwierig?
Und das ist eine Frage, die mich selber mal ein bisschen in
Verlegenheit gebracht hat.
Da war ich noch Student und war mit dem Austauschprogramm an der
Carnegie Mellon University drüben als Austauschstudent.
Und wie das so ist, als armer Student, Essen ist teuer, schnort man
sich halt überall durch, wo es was für umsonst zu essen gibt.
Und das ist da in den USA an den Universitäten super praktisch, weil
da gibt es immer irgendwo was für umsonst zu essen.
Man muss nur wissen, wo man hin muss.
Glücklicherweise, findige Computer, also Computer Science Studenten,
Informatiker, haben für sowas natürlich, damals waren es Foren oder
Newsletter, E-Mail Newsletter gehabt, wo es dann halt den Free Food
Newsletter war.
Und da guckte man drauf und wusste, heute kann man sich bei Leikos für
umsonst im Atrium von dem und dem Gebäude durchfuttern.
Und der Punkt an dem Tag war, ein neuer Professor erhält seine
Eröffnungsrede und hat im Anschluss daran einen Empfang bei sich in
seinem Diensthaus.
Und dann war das um die Ecke und da ist man da hingegangen und da war
ein netter Empfang, da gab es was zu essen.
Und da standen ganz viele Professoren und wissenschaftliche
Mitarbeiter und sonstiges Volk rum und hat sich nett unterhalten,
während der Professor da die Leute die Party geschmissen hat und froh
war, dass er jetzt Professor war.
Und dann hat man sich da mit einer anderen Forscherin unterhalten und
die hat dann gefragt, was wir so machen.
Ja, wir machen Spracherkennung.
Ja, wir machen ja medizinische Bildverarbeitung, Spracherkennung.
Spracherkennung, das ist was Einfaches und einfach.
Wieso Spracherkennung?
Spracherkennung, das ist ein eindimensionales Signal, da ist einfach
nur einzelne Zahlen in einer Reihe angeordnet.
Gucken Sie uns an, wir machen medizinische Bildverarbeitung, wir haben
zweidimensionale Signale.
Und wenn wir Videos haben, dann ist das Ganze dann noch
zweidimensional ganz viel hintereinander, ist viel schwieriger.
Warum sollte denn Spracherkennung schwierig sein?
Und dann steht man da und überlegt sich, das ist eine gute Frage.
Warum ist Spracherkennung schwierig?
Was weißt du nicht?
Ich bin Student.
Fragen Sie mich nicht sowas Kompliziertes.
Und dann muss man sich überlegen, warum ist Spracherkennung schwierig?
Und dann kommt man zur folgenden Antwort.
Und die Antwort heißt, nichts anderes als Spracherkennung ist
schwierig wegen Variabilität.
Menschliche Sprache und menschliche gesprochene Sprache, also egal ob
in Textform gesprochen oder wie auch immer, ist extrem variabel und
mehrdeutig.
Und diese Variabilität, Mehrdeutigkeit, erstrengt sich über mehrere
Ebenen.
Das ist die Signalebene.
Kann verrauscht sein und wenn man sich das anschaut, wenn ich dreimal
dasselbe Wort ausspreche, sieht es dreimal unterschiedlich aus, nur
wenn ich mir das Signal anschaue.
Die phonetische Ebene.
Jeder Mensch hat eine leicht andere Aussprache und dann gibt es auch
noch sowas wie regionale Dialekte oder Akzente.
Auf der Ebene ist es mehrdeutig und variabel.
Und auf linguistischer Ebene.
Die Art und Weise, die Fantasie, mit der ich Wörter zu Wortsequenzen
zusammenstecken kann und in der ich Wörter variieren kann und neue
Wörter erfinden kann und Wörter ableiten kann und wieder zu neuen
Sätzen oder Satzähnlichen Konstrukten zu Wortfolgen im Allgemeinen
zusammenstecken kann, ist sehr, sehr variabel.
Und Menschen können gute Sprache erkennen, weil wir ein sehr
umfangreiches Hintergrundwissen und Weltwissen haben.
Und dieses umfangreiche Hintergrundwissen und Weltwissen im Rechner zu
modellieren und anzuwenden, ist nach wie vor ein mehr oder weniger
ungelöstes Problem.
Es ist nach wie vor sehr schwierig und es gibt zwar jetzt vereinzelte
Ansätze, aber im Prinzip die wirklich letztendliche Lösung zu dieser
Fragestellung haben wir noch nicht gefunden.
Und damit machen wir für heute Schluss und machen dann Mittwoch weiter
und schauen uns noch ein bisschen weiter die Variabilität an und
werden dann Mittwoch auch noch das versprochene Experiment
durchführen.
Dann, schöne Mittagspause.