Entwicklung und Anwendung von Spracherkennungssystemen

Wenn man in viele Häuser auf der ganzen Welt schaut, findet man oft einen oder vielleicht sogar mehrere kleine Lautsprecher, die allgegenwärtig herumstehen. Für die Bewohner dieser Häuser sind diese kleinen Helfer zu wichtigen Teilen ihres Lebens geworden, die mit ihnen Verabredungen, Reiseplanungen, Einkaufslisten und sogar Wetterberichte teilen. Wir verlassen uns auf sie, um unser Leben zu vereinfachen und um uns zu unterhalten.

Crowdsourced Sprachaufnahmen und deren Bedeutung für die Entwicklung von Spracherkennungssystemen

Crowdsourced Sprachaufnahmen spielen bei der Entwicklung von sprachgesteuerten Apps eine entscheidende Rolle. Da sich die Spracherkennung schnell von einer Neuheit zu einer alltäglichen Notwendigkeit entwickelt, kann man davon ausgehen, dass die Nachfrage sowohl nach Sprachaufnahmen als auch nach sprachgesteuerten Systemen gleichzeitig steigen wird.

Laut Grand View Research wird erwartet, dass die Nachfrage nach sprachgesteuerten Systemen und Geräten bis zum Jahr 2025 einen Wert von etwa 32 Milliarden US-Dollar haben wird. Doch wofür genau werden Sprachaufnahmen verwendet? Warum sind Crowdsourced Sprachaufnahmen wichtig?

Datenaufbereitung für KI

Künstliche Intelligenz fürs Marketing? Her damit. KI macht Prozesse möglich, die noch vor kurzer Zeit undenkbar waren. Konsequente Digitalisierung mit Machine Learning sorgt für mehr Umsatz mit wenig Aufwand – aber nur mit intelligenter Datenaufbereitung. Lesen Sie hier, wie Sie Ihre Daten fit für KI machen.

Die Verwendung von Spracherkennungssystemen für Menschen mit Behinderung

Dank des technischen Fortschritts können heute viele durch Behinderungen benachteiligte Menschen Technologien einsetzen, um ihr Leben komfortabler zu gestalten. Ein vielversprechender Bereich ist dabei die Spracherkennung. Diese Technologie ist die Kernfunktion persönlicher Sprachassistenten wie Siri, Amazon Echo und Google, die sich entweder auf Smartphones oder über Smart-Home-Speaker, intelligente Lautsprecher im Haus, verwenden lassen.

Die Rolle der Sprachbiometrie in Sicherheitssystemen von Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es seit Jahrzehnten. Bis vor kurzem haben wir jedoch nicht von ihren wahren Vorteilen profitiert – mit Chatbots, Voice Bots und vielem mehr ist KI jetzt eine Kraft, mit der man rechnen muss.

Wenn wir an KI-basierte Sprachsysteme denken, fallen uns zuerst die sprachbasierten Assistenten Alexa und Siri ein. Diese Sprachassistenten führen Internetsuchen für uns durch, schalten das Licht ein und aus, spielen Musik bei uns zu Hause und machen das Leben ein wenig einfacher. Spracherkennung ist jedoch nicht identisch mit Sprachbiometrie.

Spracherkennung in unserem Alltag – Fast jeder nutzt sie

Im Laufe des letzten Jahrzehnts hat die Welt einen radikalen Wandel durchgemacht. Technologien, die einst in der Science-Fiction angesiedelt waren, sind nun zu einer Facette unseres täglichen Lebens geworden. Eine Technologie, die mittlerweile so alltäglich geworden ist, dass die meisten nicht einmal einen zweiten Gedanken daran verschwenden, ist die Spracherkennung.

Heutzutage sind KI-gesteuerte Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google überall in unseren Häusern und Smartphones weit verbreitet – aber das war nicht immer so.

Von Candidate Experience bis KI: So verändert sich das Recruiting

Ein Vorstellungsgespräch mit Künstlicher Intelligenz anstatt mit einer Person führen: Noch wirkt dieses Szenario vielleicht undenkbar. Doch schon bald könnte es Realität sein, denn erste Testläufe mit KI im Bewerbungsprozess gibt es bereits in Deutschland – Tendenz steigend. Auch, wenn sich zum jetzigen Stand noch nicht mit Sicherheit sagen lässt, wie Recruiting in Zukunft aussehen wird, scheint eine Sache klar: Es wird sich in den kommenden Jahren grundlegend verändern. Daher lohnt sich ein Blick auf die Frage, welche Trends sich schon jetzt erkennen lassen und welche mit großer Wahrscheinlichkeit noch kommen werden…

Online-Gesichtserkennung mithilfe künstlicher Intelligenz (KI)

Die Identifikation eines Gesichts auf Bildern und Videos ist eine typische Aufgabe für Systeme mit Künstlicher Intelligenz. Algorithmen für Online Face Recognition bzw. Online-Gesichtserkennung trainieren anhand von Millionen Bildern aus dem Internet und erzielen immer zuverlässigere Ergebnisse. Das betrifft nicht nur die Zuordnung von Bilddaten zu einer bestimmten Person, sondern auch das Erkennen von Stimmungen und anderen relevanten Informationen für eine Vielzahl von Anwendungen.

Big Data nutzen: Wichtige Daten für Entwickler von KI-Systemen

Big Data gibt es seit einiger Zeit – schon lange bevor es den meisten Menschen bewusst war. Heute ist Big Data ein Kernelement moderner Technologien. Wo liegen die Schnittpunkte von Künstlicher Intelligenz und Big Data? Was sind die wesentlichen Elemente dieser Verbindungen? Und wie wird sich KI mit großen Datenmengen weiterentwickeln?

Erstellung, Kennzeichnung und Verifizierung von KI-Trainings-Datensätzen und deren Bedeutung für Künstliche Intelligenz (KI)

Im Bereich Forschung & Entwicklung arbeiten Informatiker heute mit Hochdruck an der Nachbildung menschlicher Intelligenz.
Neuronale Netzwerke sind Systeme mit autonomem bzw. intelligentem Verhalten. Sie sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu erledigen und Probleme zu lösen (sog. Künstliche Intelligenz / KI). Zuvor müssen die neuronalen Algorithmen erst einmal anhand von Beispieldaten trainiert werden. Systeme der künstlichen Intelligenz / KI lernen aus diesen Beispielen und können sie nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern und das Gelernte auch auf neue Aufgaben anwenden.
Je genauer und umfangreicher die Mengen an KI-Trainingsdaten sind, desto optimaler sind die ersten Ergebnisse der Systeme künstlicher Intelligenz / KI.