Die Begriffe Automatic Speech Recognition (ASR) und Speech to Text (STT) beschreiben die Spracherkennung des Telefonassistenten.
Automatic Speech Recognition (ASR) und Speech to Text (STT) sind Technologien, die die gesprochene Sprache in Text umwandeln. Sie werden in vielen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. Spracherkennungstelefonie, Sprachsteuerung von Geräten, automatischen Untertitelung, Übersetzungen und mehr.
ASR ist der Prozess, bei dem ein Computer die gesprochene Sprache erkennt und in eine maschinenlesbare Form übersetzt. Dazu verwendet er Algorithmen, um die gesprochene Sprache zu analysieren und sie in phonetische oder phonemische Schritte zu unterteilen. STT ist eine spezielle Form von ASR, bei der die gesprochene Sprache in Text umgewandelt wird.
ASR und STT sind komplexe Technologien, die auf statistischen Modellen und maschinellen Lernalgorithmen basieren. Ein ASR-System besteht normalerweise aus mehreren Schritten: Der Spracherfassung, der Sprachverarbeitung, der Spracherkennung und der Textgenerierung.
Spracherfassung: Das System nimmt die gesprochene Sprache als Eingabe auf. Dies kann über ein Mikrofon oder eine andere Aufnahmequelle erfolgen.
Sprachverarbeitung: Das System bereinigt die Sprachaufnahme von Rauschen und anderen Störungen. Dann werden die phonetischen und phonemischen Eigenschaften der Sprache analysiert.
Spracherkennung: Das System vergleicht die analysierten Sprachmerkmale mit einem Satz von vorab trainierten Modellen, um die gesprochene Sprache zu erkennen.
Textgenerierung: Das System wandelt die erkannte Sprache in Text um.
Die ASR bzw. STT ist bei VITAS die wohl komplexeste Komponente in der Telefoninfrastruktur. Sie ist dafür zuständig, die gesprochene Sprache am Telefon in Text umzuwandeln, sodass dieser dann von unserem digitalen Assistenten weiter analysiert werden kann.
ASR und STT sind sehr nützliche Technologien, die in vielen Anwendungen verwendet werden können, um die Arbeit zu erleichtern und die Effizienz zu steigern. Aber es gibt auch einige Herausforderungen, wie z.B. die Unterstützung von verschiedenen Sprachen und Akzenten, die Erkennung von gesprochenem Slang und die Handhabung von Rauschen und Störungen. Trotz dieser Herausforderungen, werden ASR und STT immer fortschrittlicher und genauer, dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und Machine Learning.