Die Spracherkennung kann für nicht muttersprachliche Sprecher weniger präzise sein aufgrund von Unterschieden im Akzent, Aussprache und Tonfall, die von automatischen Erkennungssystemen falsch interpretiert werden können.
Wenn man eine Fremdsprache lernt, neigt man dazu, seinen Ursprungsakzent beizubehalten. Unser Gehirn ist daran gewöhnt, die Laute wie in unserer Muttersprache auszusprechen, weshalb wir (ohne es überhaupt zu merken!) die Art und Weise, wie wir bestimmte Phoneme produzieren, verändern. Das Ergebnis: Wenn eine künstliche Intelligenz, die auf Stimmen von Muttersprachlern trainiert wurde, diesen Akzent hört, erkennt sie viel weniger gut, was wir sagen. Das führt zu Fehlern, weil die Modelle einfach nicht mit ungewöhnlichen Lauten rechnen. Je weniger der Akzent des Sprechers demjenigen ähnelt, der zum Trainieren des Tools verwendet wurde, desto größer ist das Risiko, dass die Spracherkennung fehlerhaft ist.
Spracherkennungssysteme werden normalerweise auf einem spezifischen Korpus trainiert, der hauptsächlich aus der Sprache von Muttersprachlern besteht. Daher haben sie Schwierigkeiten mit Akzenten oder Sprechweisen, die von diesem Standardrahmen abweichen. Diese Modelle erkennen die Mehrheit der Akzente sehr gut, jedoch viel weniger die der Nicht-Muttersprachler, einfach weil sie während ihres Lernprozesses selten damit in Kontakt gekommen sind. Das Ergebnis: häufige Fehler, schlecht erkannte oder sogar völlig ignorierte Wörter. Mit anderen Worten, ohne ein besseres Gleichgewicht in den Trainingsdaten werden diese Systeme weiterhin weniger effektiv für diejenigen sein, die mit einem fremden Akzent sprechen.
Wenn jemand eine Fremdsprache spricht, bringt er oft seine eigenen Laute und Aussprachegewohnheiten mit. Dein menschliches Ohr kann sich daran anpassen, aber die Spracherkennungssysteme können schnell verwirrt sein. Ein falsch ausgesprochenes oder leicht verändertes Geräusch schafft eine große Mehrdeutigkeit für die Maschine, besonders wenn sich zwei ähnliche Wörter nur durch eine kleine phonetische Nuance unterscheiden. Zum Beispiel kann ein Französischsprachiger, der Englisch spricht, die Laute von ship und sheep oder live und leave verwechseln, was sofort zu Verständnisfehlern bei der Spracherkennung führt. Diese kleinen Unterschiede, die für gewohnte Menschen unsichtbar sind, sind hyper wichtig für die Maschine, die keine so präzisen kontextuellen Annahmen treffen kann wie ein menschliches Gehirn. Dieses Fehlen phonematischer Präzision führt direkt zu mehr Fehlern und Missverständnissen.
Die Prosodie ist die "Musik" einer Sprache: Sie umfasst Rhythmus, Intonation und Betonung. Jede Sprache hat ihre eigene Art, Pausen zu setzen und in der Tonhöhe zu steigen oder zu fallen. Wenn ein nicht-muttersprachlicher Sprecher eine Fremdsprache spricht, neigt er dazu, die Prosodie seiner Muttersprache beizubehalten, was die Spracherkennungssysteme stören kann. Letztere sind an einen bestimmten Rhythmus und eine bestimmte Melodie gewöhnt, und wenn sie auf ungewöhnliche Muster stoßen, nimmt ihre Genauigkeit oft ab. Selbst wenn die Wörter gut ausgesprochen sind, reicht manchmal eine abweichende Prosodie aus, um den Algorithmus zu verwirren.
Einige kommerzielle Sprachassistenten beginnen, die Vielfalt der Akzente zu berücksichtigen, indem sie während ihrer Lernphasen mehr sprachliche Daten von Nicht-Muttersprachlern einbeziehen.
Selon des recherches linguistiques, certaines langues possèdent des sons totalement absents d'autres langues : par exemple, les locuteurs natifs japonais peuvent rencontrer des difficultés avec les sons 'R' et 'L' en anglais, expliquant certaines erreurs fréquentes de reconnaissance vocale. --- Laut linguistischen Forschungen besitzen einige Sprachen Laute, die in anderen Sprachen völlig fehlen: Zum Beispiel können japanische Muttersprachler Schwierigkeiten mit den Lauten 'R' und 'L' im Englischen haben, was einige häufige Fehler bei der Spracherkennung erklärt.
Die meisten Spracherkennungssysteme führen eine Echtzeit-phonologische Analyse durch. Daher kann jede phonetische Abweichung, selbst die minimalste, zu einem erheblichen Rückgang der Leistung für einen nicht-muttersprachlichen Sprecher führen.
Studien zeigen, dass die Prosodie (Rhythmus, Melodie und Intonation) von nicht-native Sprechern die automatischen Segmentierungsmechanismen des Sprachsignals stören kann, was die Spracherkennung weniger präzise macht.
Die Sprachassistenten verwenden Modelle, die auf bestimmten sprachlichen Datenbanken trainiert wurden. Wenn die Anzahl der Proben aus bestimmten Akzenten höher ist, werden diese Akzente leichter erkannt, während weniger vertretene Akzente häufiger missverstanden werden.
Absolut! Ein zu schnelles oder umgekehrt ein übermäßig langsames Tempo kann die Aufgabe für die Algorithmen komplizierter machen. Eine moderate und gleichmäßige Geschwindigkeit zu wählen, erleichtert in der Regel eine bessere Erkennung durch die Modelle.
Die Entwickler bereichern kontinuierlich die Sprachmodelle mit vielfältigen Datensätzen. Diese Datensätze beinhalten Sprecher aus verschiedenen Regionen und mit unterschiedlichen Akzenten, was es den Algorithmen ermöglicht, breitere und vielfältigere phonologische Muster zu erkennen.
Ja, einige Sprachen sind tatsächlich schwieriger für die Spracherkennung zu verarbeiten, insbesondere solche mit vielen phonetischen Variationen, komplexer Tonalität oder wenigen verfügbaren Daten für das präzise Training der Sprachmodelle.
Ja, es ist möglich, die Genauigkeit erheblich zu verbessern, indem man die Spracherkennungsmodelle mit mehr Daten von nicht-muttersprachlichen Sprechern trainiert oder indem man versucht, die eigene Aussprache an die vom Modell erwartete anzupassen (die Zielsprache zu üben, an bestimmten Aussprachen zu arbeiten oder das Sprechtempo leicht zu verlangsamen).
Niemand hat dieses Quiz bisher beantwortet, seien Sie der Erste!' :-)
Question 1/5
