Challenge
In der heutigen automatischen Spracherkennung und natürlichen Sprachverarbeitung kommt es oft zu Fehlern und Missverständnissen, besonders in Anwendungen zur Sprachsteuerung. Diese Fehler resultieren aus unidirektionalen Verarbeitungsprozessen, die schwer zu korrigieren sind. Unser Ziel war es, eine neue, robuste Sprachrepräsentation und ein Erkennungssystem zu entwickeln, das diese Probleme adressiert, insbesondere in lauten Umgebungen wie Fertigungsanlagen und Großraumbüros.
Lösung
Wir haben die Semantic Logic Predicates (SemaPreds) entwickelt, eine innovative Sprachrepräsentation, die zusammen mit unserem SemaPred Recognizer (SPR) auf CNN-Basis arbeitet. Unser System erkennt und interpretiert Sprachbefehle aus Audioeingaben und korrigiert bei Bedarf Fehler. Durch einen bidirektionalen Verarbeitungsansatz wird die Robustheit und Genauigkeit der Spracherkennung erheblich verbessert. Diese Technologie kann in Fertigungsanlagen und Großraumbüros eingesetzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Sprachsteuerung zu verbessern.
Benefits
- Verbesserte Fehlerkorrektur
Unser System kann 90% der Sprachbefehle korrekt erkennen und 80% der Fehler erfolgreich korrigieren, was die Zuverlässigkeit erheblich erhöht. - Reduktion der Wortfehlerrate (WER)
Durch unsere Technologie wird die Wortfehlerrate um 15% reduziert, was die Erkennungsgenauigkeit deutlich verbessert. - Robustheit bei lauten Umgebungen
Unser System ist 20% robuster bei der Erkennung von Sprachbefehlen in lauten Umgebungen, ideal für den Einsatz in realen, oft lauten Szenarien. - Effiziente Verarbeitung und schnelle Reaktionszeit
Mit einer 30% schnelleren Verarbeitungszeit sorgt unser System für eine schnelle und reibungslose Benutzererfahrung. - Hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
Unsere Sprachmodelle sind leicht an verschiedene Domänen anpassbar, was eine flexible Nutzung in verschiedenen Anwendungsbereichen ermöglicht.
Diese Lösung ist ideal für den Einsatz in Fertigungsanlagen und Großraumbüros, um die Effizienz und Genauigkeit der Sprachsteuerung zu verbessern.