Unsere neueste Spracherkennung in unseren zwei Lösungen SpeaKING Version 8 und MIRA medical verspricht:
Der verstärkte Einsatz von Neuronalen Netzen, KI sowie weiteren, modernen Machine-Learning Ansätzen bei der Entwicklung von Spracherkennung, steigert die Erkennungsgenauigkeit signifikant.
Das ermöglicht den Wegfall des initialen Sprachtrainings (Testsätze), da die Erkennung sprecherunabhängig und somit robuster ist.
Audiomaterial
Wir trainieren mit mehreren tausend Stunden Audiomaterial. Moderne Machine-Learning-Ansätze profitieren von dieser stark erweiterten Datenbasis. Durch verbesserte Algorithmen, effizientere Ansätze, sowie hochspezialisierter Hardware können mehr Daten im Training verarbeitet werden.
Textdaten
Die abgeleiteten Wortkombinationen sind stark gestiegen. Damit ergibt sich eine ingesamt größere Abbildung von Sprache. Die in unserem Medical-Wortschatz verarbeiteten Wörter und deren Wortkombinationen haben sich ver-6-facht. In der Cloud sogar ver-8-facht.
Im Allgemeinen lag das Augenmerk zusätzlich auf der Erweiterung um dialektale und nicht-native Sprecher, um deren Erkennungsrate zu steigern.
Durch die Neuentwicklung von Algorithmen rechnet die Spracherkennung effizienter. Das ermöglich es, sowohl mehr Wörter, als auch deren (vergrößerte) Kontexte zu erfassen.
Als Beispiel: Effizientere Bearbeitung ähnlich klingender Worte wie sein vs. schein oder dein, malen vs. mahlen, …)
