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Mit der Swisscom TV-Box (UHD) drückst du bei der Fernbedienung den Mikrofonknopf, sprichst in die Fernbedienung, lässt den Knopf wieder los und schon erscheint die gewünschte Sendung auf dem Bildschirm. Was einfach in der Bedienung ist, ist in der technischen Ausführung sehr komplex.
Für die Spracherkennung von Swisscom TV sendet die Fernbedienung das Audiosignal per Bluetooth Low Energy (BLE) an die Swisscom TV-Box. Diese zeichnet das Signal als Sprachdatei auf. Das Signal wird mit einer Samplingrate von 16 kHz und 16 Bit aufgenommen. Interessant: Die menschliche Stimme schwingt bis in den Bereich von 4kHz, was als "tief" bezeichnet werden kann. Um dieses Signal aufzuzeichnen braucht es die doppelte Samplingrate. Sprich 8kHz. Aus Qualitätsgründen arbeitet Swisscom mit einer Samplingrate von 16kHz. Von der TV-Box wird die Sprachdatei an den Spracherkennungsserver (Automatic Speech Recognition Server) im Swisscom Rechenzentrum geschickt. Dort wird die Datei analysiert und zurück an die TV-Box geliefert. So können, wenn die Erkennung nicht ganz sicher ausfällt, bis zu fünf Resultate auf dem TV-Bildschirm angezeigt werden.
Die Analysierung der Spracheingaben im Rechencenter
Um die Analyse der Sprachdateien zu verstehen, ist es hilfreich die zugrundeliegende Architektur zu kennen. Im Spracherkennungsserver (Automatic Speech Recoginition Server) werden folgende drei Modelle verwendet:
Das Sprachmodell enthält die Sequenzen von Wörtern, die gesprochen werden können. Als Grundlage hierzu werden regelmässig alle Begriffe aus dem TV Guide (Electronic Program Guide (EPG)), dem Video on Demand Katalog (VoD Katalog) und weiteren Quellen ins Sprachmodell aufgenommen. Damit werden die neusten verfügbaren Titel von Sendungen, Filmen und Personennamen aktualisiert. Zusätzlich werden auch Namen und Begriffe ins Sprachmodell eingepflegt, die nicht zwingend im aktuellen Angebot verfügbar sein müssen. So können auch Begriffe erkannt werden, zu denen aktuell keine Daten im EPG oder VoD Katalog verfügbar sind.
Das Lexikon verbindet das geschriebene Wort mit dem gesprochenen Wort. Für jedes Wort wird hier die Reihenfolge der gesprochenen Laute aufbewahrt. Diese Laute, auch Phoneme genannt, repräsentieren die kleinsten akustischen Einheiten, die es gestatten verschiedene Wörter zu unterscheiden.
Das Akustische Modell bildet eine Sequenz von Merkmalen (Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)) auf die einzelnen Phoneme ab. Zuerst wird das akustische Signal mittels Fouriertransformation vom Ortsraum in den Frequenzraum abgebildet. Danach werden diese mittels Filter in Frequenzbereiche aufgeteilt, z.B. alle Signalanteile von 440 bis 500 Hertz, und dann de-korreliert. So müssen weniger Daten gespeichert werden und die Verarbeitung wird effizienter. Jeder Laut besitzt nun eine charakteristische Sequenz von Merkmalen. Für jeden Laut wird diese in einem sogenannten Hidden Markov Modell repräsentiert. Darin kann die Zeitkomponente des akustischen Signals modelliert werden.
Aus diesen drei Modellen kann schrittweise das gesamte Modell zur Spracherkennung aufgebaut werden. Einer Sequenz von Wörtern – die im Sprachmodell modelliert werden – wird durch das Lexikon die zugehörige Lautsequenz zugeordnet. Die einzelnen Lauten werden wiederum durch das akustische Modell mit den entsprechenden Merkmalen des Lautes in Verbindung gebracht (siehe untenstehende Figur).
Um einen gesprochenen Begriff zu erkennen, werden nun die aus dem Audiosignal erhaltenen Merkmale mit den Merkmalen im akustischen Modell verglichen. Die wahrscheinlichste Sequenz an Lauten ergibt dann das wahrscheinlichste Wort und die wahrscheinlichste Sequenz von Wörtern wiederum die Äusserung.
Herausforderung
Die grösste Herausforderung im Projekt war die Erarbeitung der Datengrundlage. Um genügend Audiofiles zu sammeln, hat das Projektteam an diversen Standorten in der Schweiz Mitarbeitende von Swisscom Wörter und Sätze aufnehmen lassen, was einiges an Zeit in Anspruch genommen hat. Pro Sprache – also Deutsch, Französisch und Italienisch– wurden mehrere freiwillige Personen aus unterschiedlichen Gegenden der Schweiz gesucht. In der Deutschschweiz wurde sogar zwischen den verschiedenen Dialekten unterschieden.
Die Lösung ist speziell auf Swisscom zugeschnitten. So werden beispielsweise bei einer Lösung von Google die Daten nicht in der Schweiz gespeichert. Dies ist hingegen für Swisscom eine wichtige Voraussetzung.