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Wandeln Sie Ihre Video- und Audiodateien mithilfe unserer fortschrittlichen KI-Software automatisch in Text um.
Unsere Schreibkräfte erstellen und perfektionieren Ihre Transkriptionen.
Fügen Sie mit unserem Untertitelgenerator automatisch Untertitel und Captions zu Ihren Videos hinzu.
Originaluntertitel oder übersetzte Untertitel werden von unseren erfahrenen Schreibkräften erstellt und bearbeitet.
Übersetzte Untertitel in unvergleichlicher Qualität.
Fügen Sie unsere Speech-to-Text API zu Ihrem Stack hinzu oder fragen Sie ein maßgeschneidertes Modell an.
Untertitel und Transkripte in höchster Qualität für einen besseren Arbeitsablauf
Für Universitäten, E-Learning-Plattformen und Schulen.
Für politische Entscheidungsträger, öffentliche Organisationen und NGOs.
Für Krankenhäuser und medizinische Forschungseinrichtungen.
Alles, was Sie über Sprache-zu-Text wissen müssen.
Lesen Sie, wie Amberscript Kunden hilft, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Hier finden Sie die Antwort auf alle Fragen, die Sie bei der Arbeit mit Amberscript haben könnten.
Setzen Sie sich mit uns in Verbindung und wir werden Ihre Fragen beantworten.
Wir gestalten Audio barrierefrei.
Mit der Einführung und Etablierung von Smart Home Devices wie Alexa, Cortana, Siri und Google Assistant, hat die Spracherkennung definitiv an neuem Wert gewonnen. Statt Befehle einzutippen, können wir unsere smarten Wohnzimmer-Erfindungen ganz bequem per Sprache steuern.
Die Fortschritte im Bereich der Spracherkennung sind beeindruckend und haben unser Leben und unsere Arbeitsweise revolutioniert. Was früher als unmöglich galt, ist heute zur Gewohnheit geworden.
Dank der neuesten Technologien stehen uns heute zahlreiche kostenlose Spracherkennungsprogramme zur Verfügung, die in immer mehr Bereichen eingesetzt werden können. Von der Gesundheitsbranche über den Kundenservice bis hin zur qualitativen Forschung und dem Journalismus – die Umwandlung von gesprochener Sprache in Text hat in all diesen Branchen das Potenzial, den Spielverlauf grundlegend zu verändern.
Viele Anwendungsbereiche verlangen qualitativ hochwertige Transkripte. Die Technologie hinter Spracherkennung entwickelt sich rasend schnell und macht es somit schneller, günstiger und bequemer als manuelle Transkription.
Obwohl die Technologie noch nicht and die menschliche Qualität rankommt, kann teilweise eine Genauigkeit von bis zu 95% erreicht werden. Transkription war sonst immer unglaublich zeitaufwendig und arbeitsintensiv, während sich heutzutage die manuelle Arbeit in Grenzen hält und sich auf einige wenige Anpassungen beschränkt.
Warum erfährt automatische Spracherkennung zurzeit einen derartigen Boom in Europa? Die Antwort ist recht simpel – digitale Barrierefreiheit. Wie die neue EU Richtlinie 2016/2102 besagt, müssen alle öffentlichen Stellen dafür sorgen, dass alle Menschen Zugang zu den bereitgestellten Informationen hat. Für Podcasts, Videos und Tonaufnahmen müssen entweder Untertitel oder Transkripte zur Verfügung gestellt werden, um die Inhalte auch für taube und hörgeschädigte Menschen zugänglich zu machen.
Die Technologie der Spracherkennung ist nicht mehr nur eine Annehmlichkeit für den Alltag, sondern wird auch in wichtigen Branchen wie Marketing, Banken und Gesundheitswesen eingesetzt. Spracherkennungsanwendungen verändern die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, indem sie einfache Aufgaben effizienter machen und komplexe Aufgaben ermöglichen.
Die automatische Transkription hilft Ihnen, Kundengespräche zu verstehen, sodass Sie bei Bedarf die Kundenbetreuung optimieren können. Dieser Service macht auch Ihr Kundendienstteam produktiver.
Software zur Umwandlung von Sprache in Text hilft bei der Erstellung von Untertiteln für Videos, damit diese auch von gehörlosen oder schwerhörigen Menschen angesehen werden können. Durch das Hinzufügen von Untertiteln zu Videos werden diese einem breiteren Publikum zugänglich gemacht.
Mit der Transkription können medizinische Fachkräfte klinische Gespräche in elektronischen Krankenakten aufzeichnen, um sie schnell und einfach zu analysieren. Im Gesundheitswesen trägt dieses Verfahren auch zur Effizienzsteigerung bei, da es einen sofortigen Zugriff auf Informationen und die Eingabe von Daten ermöglicht.
Speech-to-Text-Software hilft bei der juristischen Transkription, d. h. beim automatischen Schreiben oder Abtippen von oft langen juristischen Dokumenten aus einer Audio- und/oder Videoaufnahme. Dabei werden die aufgezeichneten Informationen in ein schriftliches Format umgewandelt, das leicht zu handhaben ist.
Die Verwendung von Sprache in Text kann für Student:innen eine vorteilhafte Möglichkeit sein, Notizen zu machen und mit ihren Vorlesungen zu interagieren. Durch die Möglichkeit, wichtige Teile der Vorlesung hervorzuheben und zu unterstreichen, können sie die Informationen vor Prüfungen leicht noch einmal durchgehen und wiederholen. Auch gehörlose oder schwerhörige Studierende finden diese Software hilfreich, da sie Online-Kurse oder -Seminare untertitelt.
Der Kern der automatischen Transkription ist die automatische Spracherkennungssoftware. Ganz grob gesagt, bestehen solche Systeme aus akustischen und linguistischen Komponenten, die entweder auf einem oder mehreren Computern laufen.
Die akustische Komponente ist dafür verantwortlich, die Audiospur einer Datei in eine Sequenz von akustischen Einheiten umzuwandeln – ganz viele kleine Tonspuren. Hast du schonmal eine Klangwelle „gesehen“? Diese Wellen entstehen durch analogen Ton oder Vibrationen, die beim Sprechen erzeugt werden – welche dann in digitale Signale umgewandelt werden, sodass sie von der Software analysiert werden können. Danach werden die akustischen Einheiten zu bereits existierenden „Phonemen“ zusammengefügt – das sind die Töne, die wir dazu benutzen, um uns mit unserer Sprache auszudrücken.
Danach ist die linguistische Komponente dafür verantwortlich, diese Sequenzen aus akustischen Einheiten in Worte und Sätze zu „verwandeln“. Es gibt viele Worte, die ähnlich klingen, aber etwas ganz anderes bedeuten, wie zum Beispiel Schiff und schief.
Die linguistische Komponente analysiert alle vorliegenden Worte und deren Zusammenhang, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, welches Wort als nächstes kommen könnte. Bei Expert:innen ist dies unter „Hidden Markov Models‘‘ bekannt, jene weit verbreitet sind und in jeder Spracherkennungssoftware verwendet werden. So kann die Spracherkennung Teile von Sprach- und Wortendungen bestimmen (mit sich unterscheidender Erfolgsquote).
Man kann das auch ganz einfach im echten Leben ausprobieren, dann hinter jeder Sprachanwendung, wie zum Beispiel Google Translate, verstecken sich Sprachmodelle. Man kann einfach irgendein Wort, das mehrere Bedeutungen hat, hineinsprechen und dann einen Zusammenhang angeben (indem man einen Satz bildet) – so erhält man meist eine deutlich genauere Transkription und Übersetzung.
Bis eine automatische Spracherkennung einsatzfähig ist, müssen je nach Anwendungsbereich verschiedene Komponenten trainiert werden. Sowohl der akustische Teil, also wie gesprochen und aufgenommen wird, als auch der linguistische Teil, also was gesagt wird, sind entscheidend für die Genauigkeit und die Qualität des Transkripts.
Hier bei Amberscript entwickeln und verbessern wir unsere akustischen und linguistischen Komponenten immer weiter, um unsere Spracherkennungssoftware so weit wie möglich zu perfektionieren.
Es gibt auch noch so etwas wie das „Speaker Model“. Spracherkennungssoftwares können entweder sprecherabhängig oder -unabhängig sein.
Sprecherabhängige Modelle sind auf eine bestimmte Stimme trainiert, wie zum Beispiel die Sprache-zu-Text-Lösung von Dragon. Man kann auch Siri, Google oder Cortana darauf trainieren, nur die eigene Stimme zu erkennen (mit anderen Worten: einen Sprachassistenten sprecherabhängig machen).
Daraus ergibt sich meist eine höhere Genauigkeit für einzelne Anwendungsbereiche, braucht allerdings Zeit bis das Modell die eine spezifische Sprache versteht. Außerdem ist das sprecherabhängige Modell nicht sonderlich felxibel und kann nicht verlässlich in unterschiedlichen Umfeldern oder mit verschiedenen Einstellungen genutzt werden.
Sie haben es wahrscheinlich schon geahnt – sprecherunabhängige Modelle können ohne Training viele verschiedene Stimmen erkennen. Genau diese Art von Modell kommt in der Amberscript Software zum Einsatz.
Nein! Viele verschiedene Spracherkennungstools dienen ganz unterschiedlichen Zwecken. Manche sind für einfache, repetitive Zwecke entwickelt, andere sind sehr fortschrittlich. Lass uns einen Blick auf die unterschiedlichen Level der Spracherkennung werfen.
1) Hast du jemals eine Servicehotline angerufen und wurdest von einer Computerstimme dazu aufgefordert, deine Handynummer anzugeben? Dahinter steckt das einfachste Spracherkennungstool, das mit Musterabgleichen (pattern-matching) arbeitet aber ein limitiertes Vokabular hat – nichtsdestotrotz erfüllt es seinen Zweck.
2) Das nächste Level der Spracherkennung involviert statistische Analysen und Modelle (wie zum Beispiel Hidden Markov Models) – worauf wir bereits weiter oben eingegangen sind.
3) Das Erkennen von Dialekten und Akzenten. Sprache ist ein komplexes Gebilde, das jeden Menschen ein wenig anders sprechen lässt. Eine Vielzahl von alemannischen Dialekten wie Schweizerdeutsch, österreichisches Deutsch usw. macht das Modell zusätzlich komplex. Das Sammeln verschiedenartiger Daten kann diese Komplexität jedoch erheblich reduzieren.
4) Das ultimative Level der Spracherkennung basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken, kurz KNN, was es ermöglicht dass eine solche Spracherkennung dazu in der Lage ist, stetig zu lernen und sich selber zu optimieren. Googles, Microsofts und auch unsere Spracherkennung basiert auf maschinellem Lernen.
– Homonyme (Teekesselchen) sind Wörter, die sich genau gleich anhören, aber eine ganz unterschiedliche Bedeutung haben und anders geschrieben werden. Um hier das richtige Wort zu treffen, ist es wichtig, den Zusammenhang zu kennen. Trotz modernster Spracherkennungssoftwares die auf künstlicher Intelligenz basieren, ist es dennoch schwierig jeden einzelnen Kontext richtig zu interpretieren.
Unsere Software erreicht schätzungsweise bis zu 95% Genauigkeit – so eine Qualität gab es bisher noch nicht auf dem niederländischen Markt. Hier erfährst du, woher diese unübertroffene Leistung kommt:
Lasst uns über den nächsten großen Schritt für die gesamte Industrie sprechen: Natürliches Sprachverständnis (NLU). NLU ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der erforscht, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und interpretieren kann. Natürliches Sprachverständnis ermöglicht es der Spracherkennung nicht nur, menschliche Sprache zu transkribieren, sondern auch die tatsächliche Bedeutung der Worte zu verstehen. Anders gesagt: Das Hinzufügen von NLU-Algorhythmen zu einer Sprache-zu-Text-Software kommt dem Hinzufügen eines Gehirns gleich.
Die natürliche Spracherkennung steht der größten Herausforderungen der Spracherkennung gegenüber: das Verstehen und Arbeiten mit einzigartigen und unbekannten Kontexten.
Es gibt viele Bereiche, in denen NLU (als Teildisziplin der natürlichen Sprachverarbeitung) bereits eine große Rolle spielt. Im Folgenden findest du einige Beispiele:
Wir arbeiten zurzeit an der Integration von NLU in unser System, um unsere Spracherkennungssoftware noch schlauer zu machen und die Anwendungsbereiche noch mehr auszuweiten.
Wir hoffen, wir konnten die helfen, die faszinierende Welt der Spracherkennung etwas besser kennenzulernen!
