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Audio-Transkription ist der Prozess, gesprochene Sprache aus Audioaufnahmen in geschriebenen Text umzuwandeln, sodass Reden, Interviews, Vorlesungen und andere Audioformate zugänglich und durchsuchbar werden. Fortschritte in der KI haben die Transkriptionsgenauigkeit und Effizienz verbessert und unterstützen Medien, Wissenschaft, Rechtswesen und Content-Erstellung.
Was ist ein Heteronym? Ein Heteronym ist ein einzigartiges sprachliches Phänomen, bei dem zwei oder mehr Wörter die gleiche Schreibweise haben, aber unterschiedliche Aussprachen und Bedeutungen. Diese Wörter sind Homographe, aber keine Homophone. Einfacher ausgedrückt: Heteronyme sehen in der geschriebenen Form identisch aus, klingen aber beim Sprechen unterschiedlich und vermitteln je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen.
Ein Korpus (Plural: Korpora) bezeichnet im Bereich der KI eine große, strukturierte Sammlung von Text- oder Audiodaten, die zum Trainieren und Evaluieren von KI-Modellen verwendet wird. Korpora sind essenziell, um KI-Systemen das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache beizubringen.
Mustererkennung ist ein rechnergestützter Prozess zur Identifizierung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten, der in Bereichen wie KI, Informatik, Psychologie und Datenanalyse von entscheidender Bedeutung ist. Sie automatisiert das Erkennen von Strukturen in Sprache, Text, Bildern und abstrakten Datensätzen und ermöglicht intelligente Systeme und Anwendungen wie Computer Vision, Spracherkennung, OCR und Betrugserkennung.
Ein neuronales Netzwerk, oder künstliches neuronales Netzwerk (KNN), ist ein vom menschlichen Gehirn inspiriertes Rechenmodell, das in KI und maschinellem Lernen für Aufgaben wie Mustererkennung, Entscheidungsfindung und Deep-Learning-Anwendungen unerlässlich ist.
Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) sind eine fortschrittliche Klasse künstlicher neuronaler Netzwerke, die zur Verarbeitung sequentieller Daten entwickelt wurden, indem sie das Gedächtnis früherer Eingaben nutzen. RNNs sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben, bei denen die Reihenfolge der Daten entscheidend ist, darunter NLP, Spracherkennung und Zeitreihenprognosen.
Spracherkennung, auch bekannt als automatische Spracherkennung (ASR) oder Speech-to-Text, ermöglicht es Computern, gesprochene Sprache zu interpretieren und in geschriebenen Text umzuwandeln. Sie treibt Anwendungen von virtuellen Assistenten bis hin zu Barrierefreiheits-Tools an und transformiert die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
Spracherkennung, auch bekannt als automatische Spracherkennung (ASR) oder Speech-to-Text, ist eine Technologie, die es Maschinen und Programmen ermöglicht, gesprochene Sprache zu interpretieren und in geschriebenen Text zu transkribieren. Diese leistungsstarke Fähigkeit unterscheidet sich von der Spracherkennung (voice recognition), die eine individuelle Stimme identifiziert. Die Spracherkennung konzentriert sich ausschließlich darauf, gesprochene Sprache in Text zu übersetzen.
Versteckte Markow-Modelle (HMMs) sind anspruchsvolle statistische Modelle für Systeme mit nicht beobachtbaren zugrunde liegenden Zuständen. Weit verbreitet in der Spracherkennung, Bioinformatik und Finanzwelt, interpretieren HMMs verborgene Prozesse und nutzen Algorithmen wie Viterbi und Baum-Welch.
OpenAI Whisper ist ein fortschrittliches automatisches Spracherkennungssystem (ASR), das gesprochene Sprache in Text umwandelt, 99 Sprachen unterstützt, robust gegenüber Akzenten und Störgeräuschen ist und als Open Source vielseitige KI-Anwendungen ermöglicht.
