chombosan - stock.adobe.com
Was ist der Unterschied zwischen Sprach- und Stimmerkennung?
Spracherkennung und Stimmerkennung werden häufig verwechselt. Dabei unterscheiden sich beide Technologien und kommen in unterschiedlichen Anwendungsfällen zum Einsatz.
Sprachtechnologie ist für die meisten Kommunikationsanwendungen von grundlegender Bedeutung. Obwohl es diese Technologie schon seit Jahrzehnten gibt, ist sie in weiten Teilen noch immer nicht ausreichend bekannt. Vor dem Internet wurden Spracherkennungstechnologien hauptsächlich für die Transkription entwickelt, wobei das Ziel darin bestand, menschliche Sprache so schnell und genau wie möglich in Text umzuwandeln.
Analoge Formen der Sprachtechnologie waren manuell und arbeitsintensiv, aber im Laufe der Zeit wurde dies durch Spracherkennungssoftware ersetzt. Diese war zwar effizienter, aber nicht unbedingt präziser, so dass die Sprachtechnologie bis zur Einführung neuerer Technologien auf der Stelle trat.
Der größte Sprung nach vorn in diesem Bereich gelang mit der Entwicklung von KI-Technologien (künstliche Intelligenz), insbesondere in den letzten paar Jahren. KI umfasst viele Technologien, von denen die wichtigsten das maschinelle Lernen (Machine Learning) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) sind.
Diese Technologien können Daten schneller und genauer als Menschen verarbeiten, was nicht nur die Transkriptionsgenauigkeit verbessert, sondern auch neue Möglichkeiten eröffnet, die über die reine Transkription von Sprache in Text hinausgehen. Das vielleicht bekannteste Beispiel hierfür ist die automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR), die wir alle bei der Interaktion mit virtuellen Assistenten wie Amazon Alexa oder bei der sprachbasierten Suche auf Smartphones nutzen.
KI-basierte Technologien sind sowohl neu als auch komplex, was dazu beiträgt, dass IT-Entscheider nur begrenzt verstehen, was Sprachtechnologie ihnen bringt. Erschwerend kommt hinzu, dass die Begriffe Spracherkennung und Stimmerkennung oft synonym verwendet werden. Diese beiden Begriffe scheinen dasselbe zu bedeuten, sind aber in Wirklichkeit unterschiedlich. Schauen wir uns den Unterschied zwischen Sprach- und Stimmerkennung an.
Was ist Spracherkennung?
Mit den jüngsten Fortschritten in den Bereichen KI und Cloud-Technologien hat sich die Spracherkennung über die herkömmliche Transkription hinaus entwickelt und wird im Grunde zu einem weiteren Datenstrom, wenn sie in ein digitales Format umgewandelt wird. An dieser Stelle bietet ASR einen hohen geschäftlichen Nutzen sowohl für Collaboration- als auch für Contact-Center-Anwendungen. Sprache kann nun verwendet werden, um textbasierte Befehle durch Sprachbefehle zu ersetzen, zum Beispiel beim Diktieren von E-Mails oder beim Einleiten einer Telefonkonferenz.
Auf der Grundlage von ASR-Funktionen stehen eine Vielzahl von Sprache-zu-Text-Anwendungen (Speech-to-Text) zur Verfügung, die sowohl die Produktivität der Mitarbeiter steigern als auch den Agenten einen effektiveren Umgang mit Kunden ermöglichen. Bemerkenswerte Beispiele für diese Anwendungen sind automatische Transkription und Echtzeit-Übersetzung.
Beispiele für Spracherkennung
Die Spracherkennungstechnologie ist inzwischen so genau, dass die Mitarbeiter bei Besprechungen keine Notizen mehr machen müssen, da alle Gespräche zur späteren Überprüfung transkribiert werden können. Dutzende von Sprachen werden inzwischen von Spracherkennungssoftware für die Übersetzung unterstützt, was die Zusammenarbeit globaler Teams und die Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Kunden überall auf der Welt erleichtert.
Noch einen Schritt weiter gehen die Entwicklungen im Bereich der dialogorientierten KI, die es Chatbots ermöglichen, einen Zwei-Wege-Dialog mit Menschen zu führen und sogar offene Fragen zu beantworten. Fortschritte beim Verstehen natürlicher Sprache machen dies möglich, da KI Sprachmuster schnell erkennen und Chatbots in die Lage versetzen kann, komplexere Aufgaben auszuführen, die Arbeitsabläufe und Self-Service für Kunden automatisieren.
Was ist Stimmerkennung?
Im engeren Sinne kann man die oben beschriebene Spracherkennung auch als Stimmerkennung bezeichnen, und das ist auch völlig in Ordnung, solange die zugrunde liegende Bedeutung klar verstanden wird. Es muss jedoch ein entscheidender Unterschied gemacht werden. Während sich Spracherkennung auf den Inhalt des Gesprochenen bezieht, konzentriert sich die Stimmerkennung auf die korrekte Identifizierung des Sprechers und die Zuordnung jedes einzelnen Wortes zum richtigen Sprecher. Eine weitere Möglichkeit zur Unterscheidung besteht darin, sich daran zu erinnern, dass es bei der Spracherkennung darum geht, was gesagt wird, während es bei der Stimmerkennung darum geht, wer es sagt.
Beispiele für Stimmerkennung
Im Collaboration-Bereich ist Stimmerkennungssoftware von unschätzbarem Wert für Konferenzen, bei denen oft mehrere Personen gleichzeitig sprechen. Unabhängig davon, ob es sich um Untertitel handelt, damit Teilnehmer aus der Ferne verfolgen können, wer was in Echtzeit sagt, oder ob es um die Erstellung von Sitzungsprotokollen geht, die später überprüft werden können, ist eine genaue Stimm- und Sprechererkennung heute ein Muss für Unified Communications.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Stimmerkennungstechnologie ist die Validierung der Identität eines Sprechers. Mit Unterstützung der menschlichen Sprache lassen sich nun Stimmabdrücke erstellen, die für jede Person einzigartig sind und eine schnelle, berührungslose Form der Authentifizierung ermöglichen. Anstatt ein Passwort auf einem PC oder einer Tastatur einzugeben, können Mitarbeiter ihre Stimme verwenden, um an einer Telefonkonferenz teilzunehmen, auf Computerprogramme oder eingeschränkte Dateien zuzugreifen oder sich Zugang zu einer Einrichtung oder einem kontrollierten Raum zu verschaffen.
Ein fortschrittlicheres Beispiel ist die Stimmbiometrie, die sich KI-Analysen zunutze macht, um über die Überprüfung der Identität hinauszugehen. Durch die Analyse von Sprachmustern kann die Stimmbiometrie Anomalien in Echtzeit erkennen, um die mit digitalen Technologien einhergehenden Cybersicherheitsrisiken zu mindern. Dies kann zum Beispiel verhindern, dass sich Personen böswillig als Mitarbeiter oder Führungskräfte ausgeben, um den Betrieb zu stören, auf sensible Informationen zuzugreifen oder Einnahmen abzuzweigen. Ebenso wichtig ist der Einsatz im Contact Center, wo die Stimmbiometrie zur Betrugsprävention eingesetzt wird, wenn die Identität eines Kunden gestohlen wird und böswillige Akteure versuchen, die gestohlene Identität zu verwenden, wenn sie mit Agenten sprechen.
