{"id":392621,"date":"2022-03-23T14:40:10","date_gmt":"2022-03-23T21:40:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-de\/wenn-die-suche-nach-tschaikowsky-bei-skifahren-und-chai-tea-endet-die-bewertung-der-genauigkeit-von-maschinell-lernenden-transkriptions-engines\/"},"modified":"2022-03-23T14:40:10","modified_gmt":"2022-03-23T21:40:10","slug":"wenn-die-suche-nach-tschaikowsky-bei-skifahren-und-chai-tea-endet-die-bewertung-der-genauigkeit-von-maschinell-lernenden-transkriptions-engines","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/de\/zusammenarbeit\/hybrides-arbeiten\/wenn-die-suche-nach-tschaikowsky-bei-skifahren-und-chai-tea-endet-die-bewertung-der-genauigkeit-von-maschinell-lernenden-transkriptions-engines\/","title":{"rendered":"Wenn die Suche nach Tschaikowsky bei Skifahren und Chai Tea ..."},"content":{"rendered":"

Seit wir 2020 Webex Assistant<\/a> eingef\u00fchrt haben, lautet die meistgestellte Frage unserer Kunden: \u201eIst er genau?\u201c<\/strong> Das ist nachvollziehbar. Kunden wollen sicherstellen, dass, wenn sie sich entscheiden, die KI-gesteuerte (K\u00fcnstliche Intelligenz) automatische Transkriptions-Engine von Webex zu verwenden, diese ihr Versprechen h\u00e4lt. D.\u00a0h. sie soll genaue Meetingaufzeichnungen vornehmen, es Mitarbeitern erm\u00f6glichen, sich auf das Gespr\u00e4ch zu konzentrieren, anstatt auf das Abtippen von Notizen und durch Funktionen f\u00fcr die Barrierefreiheit f\u00fcr mehr Inklusion in Meetings sorgen. Es gibt so viele Beispiele, in welchen k\u00fcnstliche Intelligenz zu viel verspricht und zu wenig liefert. F\u00fcr unternehmenskritische Aufgaben hat Webex keine M\u00fchen gescheut und sich unerm\u00fcdlich darauf konzentriert an der Genauigkeit zu arbeiten.<\/p>\n

W\u00e4hrend weltweit auf ein hybrides Arbeitsmodell<\/a> umgestiegen wird, werden Funktionen wie Untertitel, Abschriften und das Erfassen von Aktionselementen wichtiger denn je, um gleichwertige, inklusive Meetingerfahrungen zu erm\u00f6glichen. Und das ganz unabh\u00e4ngig davon, welche Sprache Benutzer verwenden, welche Anforderungen sie im Bereich der Barrierefreiheit haben, oder ob sie sich entscheiden, ein Meeting auszulassen, um alle Termine unterzubekommen und sich auf eine Zusammenfassung von Webex Assistant verlassen. Unser Ziel ist es, KI und maschinelles Lernen zu nutzen, um alle Meetingerfahrungen f\u00fcr alle besser zu machen.<\/p>\n


\n Das Erschaffen von<\/span>
\n hochmodernen KI-gesteuerten Transkriptions-Engines ist eine M\u00f6glichkeit, dieses Ziel zu erreichen.<\/span>
\n<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ber\u00fccksichtigt man, was Webex investiert hat, um eine robuste Pipeline f\u00fcr die durchg\u00e4ngige Kennzeichnung, das Training und maschinelles Lernen zu erschaffen, sind wir stolz darauf, auf dieser Grundlage eine Transkriptions-Engine f\u00fcr die englische Sprache auf den Markt bringen zu k\u00f6nnen. Diese ist in Sachen Genauigkeit f\u00fcr die Webex Meetingerfahrung branchenf\u00fchrend, wenn man sie mit den besten Spracherkennungsengines auf dem Markt vergleicht. Mit dem Ziel, mehr als 98\u00a0% der Webex-Kunden Zugang zu unserer Technologie zu verschaffen, werden wir ASRs (Engines f\u00fcr die automatische Spracherkennung) f\u00fcr Spanisch, Franz\u00f6sisch und Deutsch zur Verf\u00fcgung stellen, die vollst\u00e4ndig von uns entwickelt werden. Das Angebot ist in der ersten H\u00e4lfte dieses Jahres f\u00fcr alle Benutzer von Webex Assistant kostenlos.<\/p>\n


\n \"Ein
\n<\/a><\/p>\n

Was bedeutet \u201egenau\u201c eigentlich wirklich?<\/h2>\n

Wenn wir \u00fcber die genaue Transkription nachdenken, stellen wir uns h\u00e4ufig vor, dass ein menschlicher Zuh\u00f6rer, der die Audiodatei transkribiert, exakt das wiedergibt, was gesagt wird. Allerdings muss man das ins Verh\u00e4ltnis setzen. Die Fehlerquote bei Menschen wurde in beliebten Datens\u00e4tzen wie \u201eCallHome\u201c gemessen und das beste Ergebnis liegt derzeit bei 6,8\u00a0%. D.\u00a0h. bei einem Transkript mit 100\u00a0W\u00f6rtern, w\u00fcrden ca. 7 davon durch einen Menschen falsch \u00fcbertragen werden. Es muss au\u00dferdem Erw\u00e4hnung finden, dass \u201eCallHome\u201c ein Datensatz ist, der aus 30-min\u00fctigen Telefongespr\u00e4chen zwischen englischen Muttersprachlern mit spontanem Inhalt besteht. [1] Man kann davon ausgehen, dass die Fehlerquote bei Gespr\u00e4chen von Personen, die verschiedene Akzente aufweisen, h\u00f6her ist.<\/p>\n

Noch interessanter ist, dass die \u00dcbertragungs\u00fcbereinstimmung von Transkriptoren laut des Linguistics Data Consortium (LDC) zwischen 4,1\u00a0% und 9,6\u00a0% liegt, abh\u00e4ngig davon, ob es sich um gewissenhafte Mehrfachabschriften oder eine Schnellabschrift handelt [2]. Das bedeutet, dass wenn 2\u00a0Personen die gleiche Audiodatei erhalten, trotzdem keine identischen Aufzeichnungen des Gesagten entstehen, selbst wenn die Umgebungsbedingungen perfekt sind.<\/p>\n

Unser Ziel ist es, dass die Abschrift von Webex nicht nur auf einem Niveau mit der Abschrift durch Menschen, sondern dass sie besser ist. Wir m\u00f6chten in jeder Sprache, die wir anbieten erstklassige Genauigkeit erzielen, unabh\u00e4ngig von Akzent, Geschlecht oder Umgebung.<\/p>\n

Um also die Frage \u201eIst er genau?\u201c beantworten zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen wir zuerst die verschiedenen Dimensionen der Genauigkeit in der automatischen Spracherkennung darlegen:<\/p>\n

1. Genauigkeit wird unter Verwendung einer g\u00e4ngigen Metrik gemessen, der Wortfehlerrate (Word Error Rate, WER)<\/h2>\n