Ob Siri oder Amazon Echo – die automatische Spracherkennung hält Einzug in unser Leben. Trotz erheblicher Verbesserung in den letzten Jahren ist sie aber noch bei weitem nicht so gut wie das menschliche Sprachverstehen. Für Simon Receveur, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Nachrichtentechnik (IfN) der TU Braunschweig, und Lehrstuhlinhaber Professor Tim Fingscheidt ist die Verbesserung der automatischen Spracherkennung ein lohnendes Forschungsthema. Für einen Fachartikel hierzu hat Simon Receveur nun einen der drei Preise der Informationstechnischen Gesellschaft im Verein Deutscher Ingenieure erhalten.

Gemeinsam mit Tim Fingscheidt hat er in dem nun ausgezeichneten Artikel mögliche Wege für robustere Spracherkennungssysteme beschrieben. Die beiden Wissenschaftler haben sich darin mit einem neuartigen Verfahren zur sogenannten Informationsfusion beschäftigt. Eine solche Fusion ist immer dann nötig und gewinnbringend, wenn man unterschiedliche Informationsquellen statistisch optimal kombinieren möchte. Dies kann die Verknüpfung von Audio (Spracherkennung) und Video (Lippenlesen) sein, aber auch die Verknüpfung zweier gleichartiger Sensoren (zwei Mikrofone, oder beim Menschen das rechte und das linke Ohr).

Zwei Einzel-Erkenner werten bei dem im IfN entwickelten Verfahren wiederholt ihr jeweiliges Eingangssignal der zugrunde liegenden Sprachäußerung aus. Sie tauschen jedes Mal diese Informationen miteinander aus und hangeln sich damit Schritt für Schritt hin zu einem gemeinschaftlich verbesserten Erkennungsergebnis. Bei dem gewählten Ansatz handelt es sich um die konsequente Anwendung des aus der Nachrichtentechnik berühmten Prinzips der „Turbo-Codes“ auf Fragen der automatischen Spracherkennung mit mehreren Datenströmen.

Der ITG-Preis wird jährlich für herausragende wissenschaftliche Veröffentlichungen der Informationstechnik vergeben und ist mit 3.000 Euro dotiert. Tim Fingscheidt hatte den Preis bereits 2002 zuerkannt bekommen.

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Bild: TU Braunschweig

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