Die Herausforderung der Spracherkennung durch künstliche Intelligenz stößt schnell an ihre Grenzen, besonders wenn es um Dialekte geht. Die Verständigung im steirischen Dialekt kann für herkömmliche KI-Systeme zu einem unlösbaren Rätsel werden. Deshalb hat eine Forschungsgruppe an der Technischen Universität Graz unter der Leitung von Barbara Schuppler das Ziel, Sprachmodelle so zu optimieren, dass diese Dialekte wie Steirisch besser verstehen können.

Besondere Herausforderungen der Steirisch-Dialektes

Schuppler erklärt, dass der steirische Dialekt eine besondere Herausforderung darstellt: „Ein typisches Beispiel ist das Weglassen des ‚h‘ am Ende – aus ‚ich‘ wird ‚mi‘, aus ‚dich‘ wird ‚di‘. Dann haben wir noch die Verkürzung von ‚haben‘ zu ‚habm‘ oder sogar ‚hom‘.“ Diese spezifischen Eigenheiten machen es notwendig, der KI gezielt beizubringen, wie diese Laute und Worte in der Alltagssprache verwendet werden.

Innovative Ansätze statt kommerzieller Nutzung

Die Forschungsgruppe produziert keine kommerziell genutzten Datenbanken. Vielmehr setzen sie sich das Ziel, praktische Hilfsmittel zu entwickeln, die beispielsweise in der Medizin eingesetzt werden können. „Wir möchten Patienten tools zur Verfügung stellen, die ihnen helfen, sich verständlich zu machen,“ so die Wissenschaftlerin. Diese Tools könnten insbesondere in der Interaktion zwischen Patienten und Fachpersonal von großem Nutzen sein.

Ein konkretes Projekt, das die Herzen berührt

Ein besonders bewegendes Projekt der Gruppe hilft einem kleinen Mädchen, das aufgrund eines Gendefekts Sprachschwierigkeiten hat. Bekannte des Mädchens können sie gut verstehen, aber um eine effektivere Kommunikation zu gewährleisten, wird ein Tablet verwendet, das automatisch einen Untertitel erzeugt. „Das hilft besonders, wenn jemand das Kind noch nicht gut kennt,“ erklärt Schuppler.

Die Herausforderungen der Spracherkennung

Eine anspruchsvolle Herausforderung bei der Spracherkennung besteht darin, dass selbst die besten Systeme immer noch eine Fehlerrate von etwa 20 Prozent aufweisen. Diese Rate ist ungefähr gleich hoch wie die, die menschliche Probanden erzielen, wenn sie die gesprochene Sprache transkribieren. „Es ist klar, dass die Vernetzung von Sprachmaschinen mit Dialekten eine komplexe, aber notwendige Aufgabe ist, um die Kommunikation in unserer multikulturellen Gesellschaft zu erleichtern,“ so Schuppler.

Fazit und Ausblick

Die Bemühungen der TU Graz könnten nicht nur die Akzeptanz von Dialekten in der Technologie erhöhen, sondern auch dazu beitragen, dass regionale Sprachen in der digitalen Welt besser repräsentiert sind. Bleiben Sie dran für weitere Neuigkeiten zu diesem spannenden Forschungsprojekt!