Spracherkennung

Spracherkennung, auch Automatic Speech Recognition (ASR), bezeichnet die Umwandlung gesprochener Sprache in schriftlichen Text. Typischerweise wird ein Audiosignal aufgenommen, in Merkmale wie MFCCs oder Spektrogramme überführt und anschließend mithilfe eines Akustikmodells, eines Sprachmodells und eines Lexikons sowie eines Decoders in Text umgesetzt. Ziel ist es, den Gesprächsteilnehmerinnen und -teilnehmern möglichst fehlerarm verständlichen Text zu liefern.

Historisch lässt sich Spracherkennung von regelbasierten Systemen über statistische Modelle bis hin zu modernen neuronalen Netzen verfolgen. Modular arbeitende Systeme trennen Akustikmodell, Sprachmodell und Lexikon; moderne Ansätze setzen oft End-to-End-Modelle wie RNN-T, CTC oder Transformer-basierte Architekturen ein. Leistungsfähige Decoder verwenden Suchverfahren wie Beam Search, um Wahrscheinlichkeiten von Wortfolgen zu maximieren.

Anwendungen finden sich in Diktiersoftware, virtuellen Assistenten, automatischer Untertitelung, Telefon-call-Centern und Übersetzungsdiensten. Typische Kennzahlen sind die Wortfehlerquote (WER) und, je nach Einsatz, Latenz- und Realzeitfaktoren. Spracherkennung muss oft mit Hintergrundrauschen, verschiedenen Akzenten, Dialekten und Mehrsprachigkeit umgehen.

Herausforderungen umfassen Robustheit gegenüber Geräuschen, Akzentvariation, Umgang mit seltenen Wörtern sowie Datenschutzaspekte, insbesondere bei Cloud-basierten Systemen. Gleichzeitig steigt die Privatsphäre durch On-Device-Verarbeitung und verschlüsselte Übertragung.

Datenressourcen spielen eine zentrale Rolle. Große öffentlich verfügbare Datensätze wie Common Voice oder domänenspezifische Korpora unterstützen das Training. Deutsches Spracherkennungspotenzial wächst durch spezialisierte Datensätze und multilingualen Modellen; Fortschritte zeigen sich insbesondere durch größere, vielfältigere Trainingsdaten und verbesserte End-to-End-Architekturen.