Challenge
In der modernen Spracherkennung entstehen oft Sätze, die grammatisch inkorrekt sind oder Wörter enthalten, die nicht zum Anwendungsbereich passen. Besonders in der Mensch-Roboter-Interaktion führt dies zu Missverständnissen und fehlerhaften Interpretationen. Unser Ziel war es, diese Probleme zu lösen und die Qualität der Erkennungsergebnisse zu verbessern, insbesondere in Anwendungen wie virtuellen Assistenten und automatisierten Kundendiensten.
Lösung
Wir entwickelten ein innovatives System zur syntaktischen Reanalyse, das die Ergebnisse bestehender Spracherkennungssysteme postprozessiert. Durch die Kombination von grammatikbasierten und statistischen Modellen können wir die Korrektheit und Relevanz der erzeugten Sätze erheblich steigern. Diese Technologie kann in virtuellen Assistenten und automatisierten Kundendiensten eingesetzt werden, um die Verständlichkeit und Relevanz der Kommunikation zu verbessern.
Benefits
- Reduzierung der Wortfehlerrate (WER)
Unser System senkte die WER von 17,343% auf 11,038%, was die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessert. - Erhöhung der syntaktischen und grammatischen Korrektheit
Mit einer Korrektheitsrate von 90,319% erzeugt unser System fast ausschließlich grammatisch korrekte Sätze. - 100% domänenspezifische Wortnutzung
Unser System generiert ausschließlich domänenspezifische Wörter, was die Relevanz der Erkennungsergebnisse maximiert. - Erhöhung der Satzkorrektheit
Die Satzfehlerrate (SER) wurde von 77,7% auf 53,355% reduziert, wodurch weniger fehlerhafte Sätze entstehen. - Verbesserte Hypothesenqualität
Unsere Lösung garantiert syntaktisch korrekte Satzstrukturen, was die Gesamtqualität der Spracherkennung erheblich steigert.
Diese Lösung ist ideal für den Einsatz in virtuellen Assistenten und automatisierten Kundendiensten, um die Verständlichkeit und Relevanz der Kommunikation zu verbessern.
