Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03580.jsonl.gz/1424

Bild: Riechsteiner Fotografie, Schweizer Jugend forscht
Wir hatten im Rahmen des Nationalen Wettbewerbs von Schweizer Jugned Forscht nochmals Gelegenheit, unsere Arbeit zu präsentieren. "Voice Light" erhielt das Prädikat sehr gut
Bild: Riechsteiner Fotografie, Schweizer Jugend forscht
Wir hatten im Rahmen des Nationalen Wettbewerbs von Schweizer Jugned Forscht nochmals Gelegenheit, unsere Arbeit zu präsentieren. "Voice Light" erhielt das Prädikat sehr gut
In der heutigen Zeit sind digitale Hilfsmittel so weit fortgeschritten, dass die Bedienung bald nicht mehr über eine Tastatur erfolgen wird, sondern über die Sprachsteuerung.
Als Produkt wollten wir eine Lampe, welche in unterschiedlichen Farben leuchten kann. Realisiert wurde diese mit 12V RGB LEDs unter einem diffusen Lampenschirm. Die Helligkeit der LEDs wird von einem Arduino Mikrocontroller geregelt. Diesen haben wir um ein Bluetooth Modul erweitert, um eine drahtlose Kommunikation zu ermöglichen. Die Sprachsteuerung geschieht dabei auf einem Android Smartphone. Dieses nimmt auf Knopfdruck einen Sprachbefehl entgegen, verarbeitet diesen anschliessend in einen digitalen Befehl und sendet diesen der Lampe zu.
Abb. 3: Wellenform 1. Aufnahme «On»
Abb. 4: Spektrogramm 1. Aufnahme «On»
Abb. 5: Komprimiertes Spektrogramm 1. Aufnahme «On»
Abb. 6: Zum Vergleich: 2. Aufnahme «On»
Abb. 7: Zum Vergleich: 1. Aufnahme «Bye»
Der Wortschatz unserer App umfasst einzelne Wörter wie „on“, „bye“, „white“, „red“, „green“, „blue“, “lighter” und “darker”. Mit diesem Befehlssatz lassen sich die Funktionen der Lampe bequem mit der Sprache bedienen, ohne vom Fauteuil aufstehen zu müssen. Die Sprachsteuerung funktioniert. Mit einem Wortschatz von 8 Wörtern erzielten wir eine Erkennungsrate zwischen 66% und 92%, dies jedoch nur bei einem bekannten Sprecher. Bei dem Test mit einem Sprecher, dessen Stimme nicht in der Datenbank abgelegt war, erzielte diese bei gleichem Wortschatz nur noch eine Trefferquote von 7% bis 42%. Man erkennt eine signifikante Sprecherabhängigkeit unserer Software. Grund dafür ist die variierende Stimmlage von verschiedenen Personen. Zudem hat jeder Mensch eine andere Ausspr ache. Im Weiteren beeinflussen die Mikrophonqualität und Hintergrundgeräusche die Erkennungsrate negativ.
Abb. 1 (links): Diagramm Sprecherabhängigkeit Abb. 2 (rechts): Diagramm Vokabulargrösse
Wir haben bewiesen, dass man mit einfachen und nutzbringenden Mitteln eine Spracherkennung entwickeln kann. Sie wurde anschliessend auf eine Vielzahl ihrer Teilfunktionen getestet: Dabei liegt die durchschnittliche Erkennungsrate bei einem der Software bekannten Sprecher deutlich über derjenigen eines fremden Sprechers. Jedoch sinkt die durchschnittliche Trefferquote mit zunehmender Vokabulargrösse
Abb. 8: Zeitverzerrungen: 3 Aufnahmen der Wörter «Voice Light», gleicher Sprecher, gleiches Mikrophon
Das umfassende Gebiet der digitalen Sprachverarbeitung erwies sich als sehr anspruchsvoll. Es ist also äusserst schwierig ein zuverlässiges und sprecherunabhängiges System zu entwickeln. Die Verbesserungsmöglichkeiten von solchen Systemen sind mit einem exponentiell grossen Arbeitsaufwand verbunden. Man hat schnell einen Algorithmus beisammen, der für einen einzelnen Sprecher akzeptable Resultate liefert. Um das Potential jedoch weiter auszuschöpfen ist viel Aufwand in der Optimierung nötig. Diese zeigt jedoch eine deutliche Sprecher-abhängigkeit. Wir versuchen daher die Abhängigkeit mit Hilfe eines Lernmodus zu umgehen. Dabei kann der Anwender die Sprachsteuerung auf seine eigene Stimme trainieren.
Es ist unserer Meinung nach erstaunlich, wie schnell man die Grundsteine für ein solch komplexes Software-Projekt wie eine Sprachsteuerung gelegt hat. Man kann grundsätzlich mit einfachen Mitteln mehr von schwierigen Projekten herausholen, als man zunächst denkt. Zu Beginn unserer Arbeit war noch kein vergleichbares Produkt auf dem Markt erhältlich. In der Zwischenzeit sind die HUE-Lichter von Philips mit dem Sprachassistenten Siri kompatibel und können per Sprachbefehl auf dem Smartphone gesteuert werden. Somit haben uns die Marktgiganten auf diesem Gebiet eingeholt, was deutlich zeigt, dass eine Nachfrage und damit eine Kundschaft vorhanden ist. Die Sprachsteuerung ist eine bequeme Alternative zum manuellen Lichtschalter.