Spracherkennung verbessern mit Störgeräuscherkennung

Im alltäglichen Gespräch halten Leute oft inne, wiederholen sich oder ändern, was sie mitten im Satz sagen. Diese Unterbrechungen nennt man Sprachflüssigkeitsstörungen. Beispiele sind Stottern, Füllwörter wie "äh" oder "hm" und wiederholte Phrasen. Obwohl diese Störungen ganz normal im natürlichen Gespräch sind, haben Systeme, die gesprochene Worte in Text umwandeln – die sogenannten Automatic Speech Recognition (ASR) Modelle – oft Schwierigkeiten, diese Teile richtig zu verstehen und aufzuschreiben.

ASR-Modelle werden normalerweise mit klarer und flüssiger Sprache trainiert, was es ihnen schwer macht, Gespräche zu verarbeiten, in denen die Leute über ihre Worte stolpern. Die meisten Studien konzentrieren sich darauf, wo diese Störungen im Text auftreten, berücksichtigen aber nicht genau, wann sie geschehen oder wie lange sie beim Sprechen dauern.

Dieser Artikel bespricht einen neuen Ansatz zur Verbesserung von ASR-Systemen, indem sie dabei unterstützt werden, diese Sprachunterbrechungen effektiver zu erkennen. Es handelt sich um eine einfache Methode, die jedes ASR-Modell verbessern kann, ohne es neu trainieren zu müssen.

#Die Herausforderung mit ASR-Modellen

ASR-Systeme sind dafür ausgelegt, gesprochene Sprache in lesbaren und verständlichen Text umzuwandeln. Allerdings haben sie oft Schwierigkeiten, wenn die Sprache Störungen enthält. Ein häufiges Problem ist, dass diese Systeme, wenn sie hören, dass jemand pausiert oder sich wiederholt, diese Teile ganz übersehen oder falsch transkribieren. Das kann dazu führen, dass viele wichtige Informationen in der Transkription verloren gehen.

Aktuell werden ASR-Systeme oft darauf bewertet, wie gut sie einen klaren Textausgang produzieren, was bedeutet, dass sie nicht gut darin sind, Stellen zu erkennen oder zu vermerken, wo der Sprecher Schwierigkeiten hat, sich auszudrücken. Das kann zu erheblichen Verständnislücken führen, besonders in Kontexten wie Therapie oder Bildungsbewertungen, wo es wichtig ist, zu wissen, wie jemand kommuniziert.

#Verbesserung von ASR-Modellen zur Erkennung von Störungen

Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir einen neuen Prozess vor, der aus mehreren Schritten besteht. Zuerst erstellt das ASR-Modell eine erste Textversion dessen, was gesagt wurde. Dann verwenden wir eine spezielle Methode namens "forced alignment", um die gesprochenen Wörter mit bestimmten Zeitpunkten in der Audioaufnahme zu verknüpfen. Das hilft uns, zu erkennen, wann der Sprecher zögert oder Schwierigkeiten mit seiner Sprache hat.

Der letzte Schritt in unserem Prozess besteht darin, Teile des Audios zu klassifizieren, von denen wir vermuten, dass sie flüssige Sprache enthalten. Dieses Klassifizierungssystem kann erkennen, ob eine Lücke zwischen den Worten im Transkript Stille darstellt oder ob der Sprecher Schwierigkeiten hat, sich auszudrücken.

Unser Ansatz zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Erfassung von übersehenen flüssigen Worten, die frühere Modelle übersehen haben.

#Die Bedeutung der Erkennung von Störungen

Die Erkennung von Sprachstörungen ist nicht nur ein akademisches Unterfangen. Sie hat in Bereichen wie Sprachtherapie, Bildung und Sprachenlernen echte Anwendungen. Zum Beispiel kann in der Sprachtherapie die Verfolgung, wie oft jemand stottert, Therapeuten helfen, ihre Interventionen zu bewerten und anzupassen. In Bildungssettings können Störungen zeigen, wie gut ein Schüler eine Sprache versteht und Lehrern helfen, ihre Methoden entsprechend anzupassen.

Allerdings kann die manuelle Identifizierung und Kennzeichnung von Störungen in Sprachproben zeitaufwendig und kostspielig sein. Hier können ASR-Modelle nützlich sein. Durch die Automatisierung des Erkennungsprozesses können wir Bewertungen und Analysen viel schneller und effizienter gestalten.

#Der vorgeschlagene Prozess

Unsere Methode besteht aus drei Hauptschritten zur Verbesserung von ASR-Modellen zur Erkennung von Sprachstörungen:

1. Transkription und Merkmalsextraktion: Das ASR-Modell generiert ein erstes Transkript des gesprochenen Inhalts, das dann mit einem Merkmalextraktor gekoppelt wird, um das Audio auf einer detaillierteren Ebene zu analysieren.

2. Ausrichtung: Als nächstes nutzen wir einen Algorithmus zur erzwungenen Ausrichtung, um das ursprüngliche Transkript mit den spezifischen Zeitpunkten im Audio zu verbinden. Wir passen den Ansatz an, damit er besser lernt, Situationen flüssiger Sprache zu erkennen. Durch die Modifizierung eines Standardverfahrens erhöhen wir die Chancen, Lücken zu erfassen, die von traditionellen Methoden nicht erkannt werden.

3. Klassifikation: Schliesslich bewertet ein Klassifikationsmodell die identifizierten Lücken, um festzustellen, ob sie flüssige Sprache enthalten oder einfach nur still sind. Dieser Schritt stellt sicher, dass wir uns nur auf Segmente der Sprache konzentrieren, die mehr Aufmerksamkeit erfordern.

#Effektivität des Prozesses

Als wir unsere Methode testeten, fanden wir heraus, dass sie etwa 74 % der flüssigen Wörter korrekt identifizierte, die anfangs vom ASR-Modell übersehen wurden. Dieses Ergebnis zeigt das Verbesserungspotenzial, das unser Prozess bestehenden ASR-Systemen bringt.

Der Ansatz, den wir entwickelt haben, kann in verschiedene ASR-Modelle integriert werden, ohne umfangreiche Neubearbeitung. Diese Flexibilität bedeutet, dass jeder, der ASR-Technologie nutzt, seine Systeme anpassen kann, um Sprachstörungen zu berücksichtigen, was letztendlich die Genauigkeit und das Verständnis verbessert.

#Verständnis der erzwungenen Ausrichtung

Der Prozess der erzwungenen Ausrichtung ist entscheidend in unserer Methode. Traditionell hilft die Erzwungene Ausrichtung dabei, gesprochene Sprache mit ihrem schriftlichen Transkript abzugleichen, indem die Timing-Daten der Worte im Audio analysiert werden.

In unserem Fall nutzen wir eine modifizierte Version dieses Prozesses, um Störungen besser zu handhaben. Der neue Algorithmus ist effektiver darin, Lücken zu identifizieren, in denen Unterbrechungen stattfinden. Das hilft dabei, die Sprache genauer zu analysieren, besonders in Fällen, in denen die gesprochenen Worte nicht flüssig sind.

#Klassifikation der Lücken

Für die zwischen den Worten identifizierten Lücken klassifizieren wir sie basierend auf ihrem Inhalt. Wenn die Lücke auch nur einen Teil eines Wortes aus dem Transkript abdeckt, wird sie als flüssige Sprache eingestuft. Das bedeutet, dass wir Situationen erfassen können, in denen ein Sprecher Schwierigkeiten hat, auch wenn die Worte im Transkript nicht perfekt ausgerichtet sind.

Die Auswahl der richtigen Grösse für diese Lücken ist entscheidend. Wenn die Lücken zu klein sind, könnten wir Stille fälschlicherweise als Sprache klassifizieren. Aber wenn sie zu gross sind, riskieren wir, Bereiche zu übersehen, in denen Störungen vorhanden sind. Basierend auf unseren Tests haben wir festgestellt, dass Lücken von etwa 0,3 Sekunden optimal für unser Klassifikationsmodell sind.

#Datensatz für das Training

Für unsere Experimente verwendeten wir spezifische Datensätze, die spontane Sprache mit detaillierten Zeitinformationen beinhalteten. Diese Daten sind entscheidend, um die Modelle zu trainieren, damit sie Lücken in der Sprache genau erkennen und klassifizieren können. Durch die Verwendung eines grossen und vielfältigen Datensatzes stellen wir sicher, dass unsere Methoden robust sind und eine Vielzahl von Sprachmustern bewältigen können.

#Leistung des neuen Ansatzes

Bei der Anwendung unserer Methode auf bestehende ASR-Modelle fanden wir heraus, dass sie deren Fähigkeit zur Erkennung von Störungen erheblich verbesserte. Das getestete Modell erreichte eine Genauigkeit von über 81 %, als es Lücken mit Sprache klassifizierte. Das bedeutet, dass unser Ansatz gut funktioniert und Unterbrechungen in Echtzeitgesprächen genau identifiziert.

Allerdings hängt die Effektivität dieser neuen Methode immer noch davon ab, wie gut das ursprüngliche ASR-Modell performt. Wenn die ursprüngliche Transkription ungenau ist, kann sie Störungen möglicherweise nicht effektiv erfassen. Daher bleibt es auch eine Priorität, die allgemeine Transkriptionsgenauigkeit des ASR-Systems zu verbessern.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verbesserung von ASR-Modellen zur Erkennung von Sprachstörungen zu einem besseren Verständnis und einer besseren Bewertung der gesprochenen Kommunikation führen kann. Unser vorgeschlagener Ansatz bietet eine unkomplizierte Methode, die in verschiedenen ASR-Systemen angepasst werden kann.

Indem wir verbessern, wie Sprachunterbrechungen erkannt und klassifiziert werden, öffnen wir Türen zu effizienteren und effektiveren Analysen in Bereichen wie Therapie und Bildung. Das Potenzial, Kommunikationsbewertungen mit Technologie zu verbessern, ist erheblich, und unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung, sich auf die Nuancen der gesprochenen Sprache zu konzentrieren, um das Verständnis zu fördern.