So funktioniert Spracherkennung mit Deep Learning

Mittels Spracherkennung können Maschinen und Software-Lösungen heutzutage gesprochene Wörter und Sätze in unterschiedlichsten Sprachen identifizieren und anschließend in ein Format umwandeln, welches maschinell verstanden werden kann. So wird aus Spracherkennung auch schnell Sprachsteuerung. Siri von Apple und Alexa von Amazon stellen gute Beispiele für gelungene Spracherkennung dar.

Dabei ist Spracherkennung nicht gleich Spracherkennung. Denn je nach Fortschrittlichkeit werden entweder nur bestimmte Schlagwörter sowie wenige Sätze erkannt oder ein weitreichender Wortschatz in unterschiedlichsten Sprachen maschinell verstanden. Das hat natürlich auch mit den Ressourcen zu tun, die der jeweilige Entwickler zur Verfügung hat, um sein System fortwährend weiterzuentwickeln.

Das ist etwa mit Deep Learning möglich. Dabei werden neuronale Netzwerke sowie Big Data genutzt und Lernmethoden an jene des menschlichen Gehirns angepasst. So können optimalerweise sogar eigene Entscheidungen sowie Prognosen getroffen werden.

Wie Deep Learning und Spracherkennung zusammen funktionieren, welche Vorteile diese Technologien haben kann und was wir uns in Zukunft davon erwarten können, erfährst Du hier bei uns.

Deep Learning und Spracherkennung: Wie funktioniert das eigentlich?

Weltweit existieren etwa 6.500 tatsächlich gesprochene Sprachen. Englisch, Spanisch und Chinesisch sind am weitesten verbreitet. Mit unterschiedlichsten Lösungen zur Spracherkennung werden bereits viele dieser Sprachen abgedeckt und können, je nach Technologie, mehr oder weniger erkannt und in der Praxis angewendet werden. So etwa bei Transkriptionen, Live-Übersetzungen sowie auch Sprachsteuerung und der Identifikation von Individuen. Spracherkennung stellt eine Voraussetzung für jegliche dieser Use Cases dar. 

Ziel des Deep Learnings ist es, eine Maschine mit Daten zu versorgen, welche anschließend von dieser analysiert und mit weiteren Inhalten verknüpft werden. Je größer die vorhandenen Datenmengen, desto besser. Mittels neuronaler Netzwerke lernt die Maschine mit der Zeit immer mehr selbstständig. Entscheidungen und Prognosen können sogar hinterfragt und anschließend bestätigt oder geändert werden. 

Ab einem bestimmten Punkt des Deep Learnings einer Maschine betreibt der Mensch keinen aktiven Einfluss mehr auf diese. Gerade beim Thema Sprache gibt es ein riesiges Sammelsurium an Daten in Form von unterschiedlichen Sprachen mit deren eigenem Wortschatz, unterschiedlichen Dialekten, Slangs, Akzenten und vielen weiteren Einzigartigkeiten der gesprochenen Sprache. 

Die Grundlage von Deep Learning stellt dabei das sogenannte neuronale Netz dar. Das ist im Grunde genommen eine digitale Version des menschlichen Gehirns mit künstlichen Neuronen. Diese sind in Eingangsneuronen und Ausgangsneuronen unterteilt. Auch zahlreiche Schichten von Zwischenneuronen sind in der Mitte zu finden. Mittels der Eingangsneuronen können Lerninhalte über die Zwischenneuronen dann mit den Ausgangsneuronen verbunden werden. Je mehr Neuronen und Schichten, desto komplexere und vielseitigere Inhalte können dargestellt werden.

Bei der Spracherkennung stellen natürlich Sprachen diese Lerninhalte dar. Je mehr Sprache eine Maschine mit Deep Learning ausgesetzt wird, desto besser kann es diese auch verstehen, erkennen und beispielsweise in andere Sprachen übersetzen. Dafür sind riesige Datenmengen notwendig. Diese müssen der Maschine also erstmal zur Verfügung gestellt werden. 

Einer der Gründe übrigens, warum Daten heutzutage Gold wert sind: Denn künstliche Intelligenz kann sich nur damit weiterentwickeln.

Eine intelligente Maschine kreiert aus diesen Daten dann Muster und wendet diese in der Praxis an. Erkenntnisse können dann auch mit weiteren Daten verknüpft und neue Muster generiert werden. Der Ablauf ist immer derselbe: Daten werden zugeführt, Muster werden kreiert und in weiterer Folge hinterfragt sowie anschließend entweder bestätigt oder negiert. Je nachdem, wie oft diese Verknüpfungen von Informationen bestätigt worden sind, ist auch deren Gewichtung signifikanter. 

Deep Learning ist zwar ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, kann aber davon eindeutig abgegrenzt werden: Denn während beim maschinellen Lernen Menschen die Daten analysieren und an Entscheidungsprozessen mitwirken, stellen diese beim Deep Learning lediglich die Daten und Netzwerkstruktur zur Verfügung und dokumentieren dann die Resultate. Alle Entscheidungen werden jedoch von der jeweiligen Maschine getroffen.

Die Spracherkennung ist bestens für Deep Learning geeignet, weil Sprachen immer ein System mit Mustern und Modellen darstellen. Dieses kann somit auch von Maschinen gelernt werden. Irgendwann, wenn die Maschine relativ weit fortgeschritten ist, kann sie dann beispielsweise sogar vollkommen selbstständig weitere Wörter und Sätze einer Sprache aus dem bisher vorhandene Wissen hinzufügen, die auch in der Realität so verwendet werden. Autarkes Lernen tritt ein.

Welche Vorteile hat Spracherkennung mit Deep Learning? 

Spracherkennung mittels Deep Learning kann auf unterschiedlichste Art und Weise angewendet werden. Hier sind einige Beispiele:

• Sprachsteuerung

Mit Siri von Apple, dem Google Assistant sowie Amazon Alexa und vielen weiteren Lösungen zur Sprachsteuerung können Menschen mittlerweile mit ihren Geräten kommunizieren und diese nur durch ihre Sprache kontrollieren. In Zukunft werden sich diese Technologien mit Sicherheit noch deutlich weiterentwickeln.

• Übersetzungen

Während heutzutage bereits Übersetzungs-Lösungen, wie etwa Google Translate, existieren und Deep Learning verwenden, wird es in Zukunft höchstwahrscheinlich Technologien geben, die Gesprochenes in Echtzeit und unterschiedlichste Sprachen übersetzen können. So ist es etwa möglich, dass sich zwei Personen mit vollkommen differenzierendem Background per App unterhalten können. Bis das allerdings in allen Sprachen und mit 100%-iger Genauigkeit funktioniert, wird es noch etwas dauern.

• Robotik

In einer Welt, in der mittlerweile auch immer mehr Roboter entwickelt werden, muss man sich natürlich auch Gedanken machen, wie man mit diesen kommunizieren kann. Das geht am besten, indem man diesen menschliche Sprachen lehrt. Ab einem gewissen Punkt in der Zukunft wird es dann möglich sein, viele Jobs mit Robotern zu besetzen, welche unkompliziert automatisiert werden können. So können viele Aufgaben einfacher, günstiger und effektiver durchgeführt werden. 

• Identifikation

Spracherkennung kann auch dazu beitragen, Personen zu identifizieren. Das inkludiert auch demografische Elemente. So lassen sich beispielsweise Geschlecht, ungefähres Alter, Sprache, Dialekt, Emotionen, Ethnizität und Themen mit der Analyse von Sprache erkennen. Das kann insbesondere für Unternehmen und deren Kundenkontakte enormen Mehrwert darstellen. 

Spracherkennung und Deep Learning: Das Fazit

Technologien zur Erkennung von Sprache werden bereits heutzutage weitgehend verwendet. In Zukunft wird sich der Einsatz mit Sicherheit noch deutlich intensivieren. Denn in unserer digitalisierten und globalisierten Welt ist es essenziell, dass Leute mit unterschiedlichsten Hintergründen miteinander kommunizieren können. Dies gilt auch für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.

Deep Learning stellt diesbezüglich ein unglaublich effektives Instrument dar, um neuen Technologien Sprache zu lehren und diese so weit zu bringen, selbstständig dazuzulernen und uns Menschen sowie unsere Welt besser verstehen können. Auf diese Art und Weise wird in Zukunft auch eine funktionierende Symbiose zwischen Menschen und Maschinen möglich sein.