Sprachverarbeitung

Sprachverarbeitung ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der automatisierten Analyse, Verarbeitung und Erzeugung menschlicher Sprache befasst. In der Informatik umfasst es Aspekte der Sprachtechnologie (Speech Technology), der Sprachverarbeitung im weiteren Sinn der natürlichen Sprache (NLP) sowie der Sprachsynthese.

Zu den Kernbereichen gehören Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR), die gesprochene Sprache in Text umwandelt; Sprachsynthese (Text-to-Speech, TTS), die geschriebenen Text in hörbare Sprache überführt; Sprachanalyse und Sprachverarbeitung, die linguistische Strukturen und Bedeutungen extrahiert; Sprachdialogsysteme und Chatbots; sowie maschinelle Übersetzung.

Technisch beruhen viele Systeme auf Signalverarbeitung und Mustererkennung. Merkmalsextraktion (etwa MFCCs, Spektralfeatures), akustische Modelle (GMM-HMM, Deep Neural Networks, Transformer-basierte Architekturen) und end-to-end Ansätze sind gebräuchlich. In der Verarbeitung natürlicher Sprache kommen Tokenisierung, Syntax- und Semantik-Parsing, Named-Entity Recognition, Lemmatisierung und moderne Sprachmodelle zum Einsatz. Die Leistungsbewertung erfolgt unter anderem mit Word Error Rate (WER) bei ASR, MOS-Skalen für TTS, sowie BLEU- oder METEOR-Metriken bei Übersetzung.

Anwendungen finden sich in Sprachassistenten, Fahrzeugen, Kundendiensten, Barrierefreiheit, Übersetzung und Inhaltsanalyse. Herausforderungen umfassen Mehr- bzw. Dialektsprachen, Geräuschsituationen, Ressourcenknappheit für wenig vertretene Sprachen sowie ethische Fragen zu Privatsphäre, Bias und Sicherheit.

Historisch reicht die Entwicklung von frühen Signalverarbeitungssystemen über statistische Spracherkennung bis zu modernen Deep-Learning-Ansätzen; zentrale Meilensteine sind HMM-basierte Systeme und der Durchbruch transformerbasierter Modelle.