Top 10 Spracherkennungsanwendungen & Beispiele
Wer schon einmal virtuelle Assistenten wie Alexa, Cortana oder Siri genutzt hat, kennt wahrscheinlich Spracherkennung und dialogbasierte KI. Diese Technologie ermöglicht es Nutzern, mit Geräten über Sprachbefehle zu interagieren, indem gesprochene Anfragen in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden.
Entdecken Sie die Top 10 Anwendungsbereiche der Spracherkennungstechnologie in den Bereichen Sprachsuche, Kundenservice, Gesundheitswesen und anderen Gebieten.
1. Sprachsuche
Die Sprachsuche ermöglicht es Nutzern, mit Geräten durch Sprechen statt durch Tippen zu interagieren. Wenn Sie einen Befehl sprechen, wandelt das System Ihre Stimme mithilfe von Spracherkennung in Text um, verarbeitet Ihre Absicht durch natürliche Sprachverarbeitung und liefert anschließend relevante Ergebnisse, die entweder auf einem Bildschirm angezeigt oder von einem digitalen Assistenten vorgelesen werden.
Praxisbeispiel: Spracherkennung und -abruf (S2R)
Speech-to-Retrieval (S2R) ist eine von Google Research entwickelte Sprachsuchtechnik, die den traditionellen Schritt der Sprach-zu-Text-Transkription umgeht.
Anstatt gesprochene Anfragen in Text umzuwandeln und dann zu suchen, verwendet S2R ein Dual-Encoder-Modell, das das Rohaudio direkt in eine semantische Vektordarstellung abbildet und diese mit Dokumentdarstellungen im selben Raum vergleicht.
Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, zu verstehen, welche Informationen der Benutzer sucht, anstatt auf die exakt gesprochenen Worte. Dadurch werden Fehler, die durch eine unvollkommene Spracherkennung entstehen, reduziert und die Relevanz und Zuverlässigkeit der Suchergebnisse verbessert. 1
Sehen Sie sich das untenstehende Video an, um den Prozess der Sprachverarbeitung und -abfrage kennenzulernen:
Beispiel aus der Praxis: OpenAI
OpenAI hat eine neue Reihe von Audiomodellen veröffentlicht, die die Fähigkeit von Maschinen, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, deutlich verbessern.
Zu diesen Modellen gehören fortschrittliche Spracherkennungssysteme (wie gpt-4o-transcribe und gpt-4o-mini-transcribe), die eine höhere Genauigkeit bei Akzenten, lauten Umgebungen und unterschiedlichen Sprachmustern bieten, sowie Text-zu-Sprache-Modelle, die ausdrucksstärkere und individuell anpassbare Audioantworten erzeugen können.
Entwickler können mithilfe der Tools von OpenAI natürlichere und zuverlässigere sprachgesteuerte Anwendungen und Agenten erstellen. Das Release bietet außerdem Integrationen (z. B. mit dem Agents SDK), um die Entwicklung von Sprachschnittstellen zu vereinfachen. 2
2. Sprach-zu-Text-Umwandlung
Die Spracherkennung ermöglicht freihändiges Arbeiten in verschiedenen Anwendungen, darunter das Schreiben von E-Mails, das Erstellen von Dokumenten in Google Docs, das Generieren automatischer Untertitel (z. B. auf YouTube), das Bereitstellen automatischer Übersetzungen und das Versenden von Texten.
Praxisbeispiel: Microsoft Azure
Die Echtzeit-Spracherkennungsfunktion von Azure nutzt die Unterstützung von Callcenter-Agenten, Untertitelung, sprachgesteuerte interaktive Antwortsysteme und Live-Meeting-Transkriptionen.
Schauen Sie sich den Spracherkennungs-Benchmark an , um herauszufinden, welches Produkt Sie wählen sollten.
3. Sprachbefehle an Smart-Home-Geräte
Smart-Home-Geräte nutzen Spracherkennung, um Haushaltsaufgaben zu automatisieren, wie z. B. das Einschalten von Licht, das Erhitzen von Wasser, das Einstellen von Thermostaten und vieles mehr. Einige Spracherkennungsanwendungen bieten zudem Zusatzfunktionen wie erweiterte Sprachbefehle oder eine größere Sprachunterstützung, was ihre Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit verbessert.
Beispiel aus der Praxis: Amazon Alexa+
Amazon hat Alexa+ vorgestellt, das mit generativer künstlicher Intelligenz neu entwickelt wurde, um Interaktionen natürlicher, nützlicher und leistungsfähiger zu gestalten.
Alexa+ nutzt fortschrittliche große Sprachmodelle , um gesprochene Sprache und Kontext besser zu verstehen. Dadurch kann sie reichhaltigere Dialoge führen, sich Benutzerpräferenzen merken und bei der Erledigung von Aufgaben über verschiedene Dienste und Geräte hinweg helfen, wie z. B. die Verwaltung von Smart Homes, das Vornehmen von Reservierungen, das Organisieren von Terminen und das Beantworten komplexer Fragen. 3
4. Stimmbiometrie für die Sicherheit
Ähnlich wie man sein Smartphone per Fingerabdruck entsperrt, nutzt die Stimmbiometrie die Stimme einer Person zur Authentifizierung. Nutzer müssten sich möglicherweise beim Anmelden ihren Namen laut aussprechen, anstatt ein Passwort einzugeben.
Alternativ kann Sprachbiometrie im Fintech-Bereich eingesetzt werden, um Transaktionen zu autorisieren und deren Echtheit sowie die Autorisierung durch den Kontoinhaber zu überprüfen. Darüber hinaus kann Sprachbiometrie im Gesundheitswesen, wo die Wahrung der Patientengeheimnisse höchste Priorität hat, den Zugang auf autorisiertes Personal beschränken.
Praxisbeispiel: HSBC
HSBC nutzte Spracherkennungssysteme, um Kunden anhand ihrer Stimme zu identifizieren und so einen sicheren Kontozugriff ohne PINs oder herkömmliche Passwörter zu ermöglichen. Diese Technologie analysiert charakteristische Stimmmerkmale wie Tonhöhe, Klangfarbe und Sprechmuster, um für jeden Kunden einen einzigartigen „Stimmabdruck“ zu erstellen. 4
5. Kundenservice
Durch den Einsatz von automatischer Spracherkennung (ASR) und natürlicher Sprachverarbeitung ermöglicht die Spracherkennungstechnologie den Kunden, Anfragen wie „Meinen Kontostand prüfen“ zu stellen und automatisch weitergeleitet oder unterstützt zu werden, oft ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter erforderlich ist.
Beispiel aus der Praxis: Amazon Lex
Amazon Lex ist ein vollständig verwalteter Konversations-KI-Service von Amazon Web Services (AWS), der es Entwicklern ermöglicht, sprach- und textbasierte Chatbots und virtuelle Assistenten einzusetzen.
Es unterstützt die Integration mit AWS Lambda und anderen AWS-Diensten, die plattformübergreifende Bereitstellung (z. B. Contact Center, Web-/Mobile-Apps, Messaging-Dienste), die visuelle Gesprächserstellung, Analysen, Kontext und die Verwaltung von Dialogen mit mehreren Gesprächsrunden.
Lex bietet außerdem generative KI-Erweiterungen durch große Sprachmodelle, um die Intentionenklassifizierung, die Slot-Auflösung und die automatisierten Antworten zu verbessern.
Ein kürzlich erschienenes Update fügt ein neuronales ASR-Modell für Englisch hinzu, das eine verbesserte Spracherkennungsgenauigkeit über verschiedene Akzente und Gesprächsstile hinweg bietet, wodurch Sprachbots zuverlässiger werden und die Notwendigkeit für Benutzer, sich zu wiederholen, reduziert wird. 5
6. Automobilindustrie
Spracherkennungssysteme im Auto gehören heute in den meisten modernen Fahrzeugen zur Standardausstattung. Der größte Vorteil der Spracherkennung im Auto besteht darin, dass der Fahrer die Augen auf die Straße und die Hände am Lenkrad behalten kann. Anwendungsbeispiele sind das Tätigen von Anrufen, das Auswählen von Radiosendern, das Einstellen von Navigationsanweisungen und das Abspielen von Musik.
Beispiel aus der Praxis: Tesla
Tesla entwickelte Sprachbots, mit denen Benutzer Klima, Unterhaltung und Navigation über Sprachbefehle wie „Stelle die Temperatur auf 72 Grad ein“ oder „Navigiere zu [destination]“ steuern können. 6
7. Bildung und Wissenschaft
Spracherkennung kann eine gleichberechtigte Lernplattform für Kinder mit Sehbehinderung oder Blindheit schaffen.
Beispiel aus dem echten Leben: Duolingo
Duolingo integriert Sprechübungen in seine Sprachkurse, um den Lernenden von Anfang an zu helfen, echte Konversationsfähigkeiten aufzubauen.
Bereits in der ersten Lektion begegnen die Nutzer Sprechübungen, wie dem Wiederholen von Wörtern, dem lauten Vorlesen von Übersetzungen und dem Führen kurzer Dialoge. Anstatt die Antworten einzutippen, können sie auf das Mikrofon tippen, um sie zu sprechen.
Es gibt spezielle Sprechübungen zur Verfeinerung der Aussprache und zum Aufbau von Selbstvertrauen, spezielle Aktivitäten für neue Schriftsysteme und, für Duolingo Max-Abonnenten, interaktive Konversationswerkzeuge wie Videoanrufe und Rollenspiele mit Charakteren, um das Sprechen in unterstützenden, realistischen Szenarien zu üben.
Abbildung 1: Ein Beispiel aus den Duolingo-Sprechstunden. 7
8. Gesundheitswesen
Notizen des Arztes
Die Patientendiagnosen werden mithilfe einer medizinischen Transkriptionssoftware (MD) transkribiert, die auf Spracherkennung basiert.
Es wurde festgestellt, dass das Anfertigen von Notizen eine der zeitaufwändigsten Tätigkeiten für Ärzte darstellt und sie somit von der Patientenbehandlung abhält. Mithilfe von Spracherkennungstechnologie können Ärzte die durchschnittliche Behandlungsdauer verkürzen und dadurch mehr Patienten in ihren Terminkalender einplanen.
Praxisbeispiel: Abridge AI
Abridge AI ist ein KI-gestütztes medizinisches Dokumentationsprogramm, das bei Johns Hopkins Medicine zur Automatisierung der klinischen Dokumentation während Patientenkontakten eingesetzt wird. Das Tool erfasst mithilfe von Umgebungsgeräuschen die Arzt-Patienten-Gespräche, transkribiert diese mittels natürlicher Sprachverarbeitung und erstellt anschließend mithilfe generativer KI strukturierte Entwürfe klinischer Notizen.
Ärzte können Patientenkontakte mithilfe mobiler Geräte oder integrierter Systeme dokumentieren; die KI-generierten Notizen werden anschließend in die elektronische Patientenakte eingetragen. Wichtig ist, dass Ärzte diese Notizen überprüfen und freigeben, bevor sie Teil der offiziellen Patientenakte werden.
Durch das Ausblenden irrelevanter Gespräche und die Konzentration auf medizinisch wichtige Details reduziert Abridge den Dokumentationsaufwand und ermöglicht es den Ärzten, mehr Zeit für die Patientenversorgung aufzuwenden. 8
Diagnose
Die Technologie zur Spracherkennung bei Depressionen analysiert die Stimme des Patienten, um anhand von Wörtern wie „unglücklich“, „überfordert“, „gelangweilt“, „Leeregefühl“ usw. das Vorhandensein oder Fehlen von depressiven Untertönen zu erkennen. 9
Praxisbeispiel: ElevenLabs
ElevenLabs bietet KI-gestützte Dialogsysteme mit Sprach- und Textinteraktionen zur Bewältigung von Aufgaben im gesamten Patienten- und Arzt-Patienten-Verhältnis.
Diese Mitarbeiter können Anfragen beantworten, die Patientenaufnahme automatisieren, die Bedürfnisse der Patienten priorisieren, Termine planen und verwalten, Nachfassaktionen unterstützen, die Abrechnung übernehmen und bei Rezept- und Arbeitsablaufaufgaben helfen.
Die Plattform ist für Sicherheit und Compliance auf Unternehmensebene konzipiert (einschließlich HIPAA, DSGVO, SOC 2 und Zero-Retention-Optionen) mit vollständigen Audit-Trails und Governance und unterstützt Echtzeit-Analysen zur Leistungsüberwachung.
Durch die Automatisierung routinemäßiger Kommunikations- und Verwaltungsabläufe zielen diese Agenten darauf ab, den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu verbessern, den Verwaltungsaufwand zu reduzieren und die Patienten- und Betriebsergebnisse zu optimieren.
9. Legal Tech
Rechts-Chatbots erfreuen sich aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und breiten Anwendbarkeit zunehmender Beliebtheit. Sprachgesteuerte Rechtstechnologie kann die Anwendungsfälle erweitern auf:
- Gerichtsberichterstattung (Redenschreiben in Echtzeit)
- eDiscovery (Rechtliche Beweiserhebung)
- Automatisierte Protokolle bei Zeugenaussagen und Vernehmungen
- NLP wird eingesetzt, um juristische Dokumente zu prüfen und festzustellen, ob sie den regulatorischen Kriterien entsprechen.
Die Audio-Transkriptionstechnologie wird in juristischen Kontexten häufig eingesetzt, um aufgezeichnete Zeugenaussagen, Vernehmungen und Gerichtsverhandlungen in präzise schriftliche Aufzeichnungen umzuwandeln.
Beispiel aus dem echten Leben: Vorherrschaft
Mithilfe von KI-gestützten Transkriptionssystemen, wie sie beispielsweise von Prevail eingesetzt werden, werden in Echtzeit sehr genaue Entwurfsprotokolle von Zeugenaussagen und Schiedsverfahren erstellt und anschließend von menschlichen Transkriptionisten verfeinert. 10
10. Multimodale Spracherlebnisse
Die Spracherkennung wird zunehmend mit Computer Vision und anderen sensorischen Eingaben integriert, um interaktive Erlebnisse zu verbessern.
- Sprach- und Bildsuche : Nutzer können die Kamera auf Objekte richten und gleichzeitig ihren Suchtext sprechen. Smart Displays reagieren gleichzeitig auf Sprachbefehle und Handgesten.
- Kontextbezogene Sprachsteuerung : Die Geräte nutzen den visuellen Kontext, um Sprachbefehle effektiver zu interpretieren (z. B. indem sie „Schalte das Licht aus“ erkennen, wenn der Benutzer sich auf ein bestimmtes Objekt konzentriert).
Beispiel aus dem echten Leben: Omind
Die Plattform von Omind umfasst ein zentrales Wissensportal, das Dokumente, Produktbilder, Video-Tutorials und Chatprotokolle in einem durchsuchbaren Repository zusammenführt.
Die Omnichannel-Bereitstellungsplattform ermöglicht nahtlose Übergänge zwischen IVR, mobilen Anwendungen, Web-Chat und Kiosken im Geschäft unter Beibehaltung des Kontexts und des Sitzungsverlaufs.
Die Plattform bietet außerdem visuelle und sprachliche Analysen zur Messung von Engagement und Auflösungsleistung sowie vorgefertigte UI-Komponenten wie Karussells, Bildüberlagerungen und Videoplayer, die sich mit geringem Programmieraufwand in Sprach-Workflows integrieren lassen. 11
FAQs
Spracherkennung wandelt gesprochene Wörter in Text um, während Stimmerkennungssoftware den Sprecher anhand einzigartiger Sprachmuster und Stimmmerkmale identifiziert. Moderne Spracherkennungssoftware kombiniert beide Technologien, um eine hohe Transkriptionsgenauigkeit zu erzielen und gleichzeitig durch Sprecherdiarisierung verschiedene Stimmen zu unterscheiden.
Moderne Spracherkennungstechnologien erreichen unter optimalen Bedingungen eine Transkriptionsgenauigkeit von über 95 %. Hintergrundgeräusche und die Qualität der Audioeingabe können die Leistung jedoch beeinträchtigen. Professionelle Diktierprogramme, ähnlich denen für Telefongespräche und Audiotranskriptionen, können mehrere Sprecher präzise transkribieren und verschiedene Sprachen verarbeiten. Dadurch eignen sie sich hervorragend für Geschäftsanwendungen und Notizen.
Ja, moderne Spracherkennungssoftware unterstützt mehrere Sprachen gleichzeitig, und viele Plattformen bieten eine Integration zwischen Mobilgeräten und Desktop-Systemen. Die meisten Lösungen beinhalten Sprachsteuerungsfunktionen, die auf einige wenige Befehle in verschiedenen Sprachen reagieren, und viele Anbieter bieten kostenlose Testguthaben oder einen kostenlosen Tarif zum Testen der Mehrsprachigkeit an.
Spracherkennungstechnologie unterstützt Geschäftsprozesse durch interaktive Sprachdialogsysteme, Audio-Transkription von Besprechungen und Diktierprogramme zur Dokumentenerstellung. Diese Funktionen sparen Zeit, indem sie gesprochene Sprache direkt in Textdateien umwandeln. Dadurch entfällt das manuelle Abtippen, und freihändiges Arbeiten wird durch Sprachsteuerung und Textbefehle auf verschiedenen Geräten, einschließlich Windows-Systemen, ermöglicht.
Referenzlinks
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