26.11.2015, 12:35 Uhr

Spracherkennung auf «Schwiizerdütsch»

Das Schweizer Unternehmen Spitch entwickelt Sprachanalyse-Lösung für Schweizer Dialekte und will damit ein Alltagsproblem lösen.
Jeder kann sich in seiner Sprache am besten und am genausten ausdrücken. Das ist kein Geheimnis. Hier liegt nun das Problem der Spracherkennung begraben: Zwar kennt man Siri, Google Now und Konsorten. Trotz mittlerweile ordentlicher Spracherkennung im Deutschen Sprachbereich kapitulieren die Assistenten vor den zahl- und variantenreichen Schweizer Dialekten. Das Schweizer Unternehmen Spitch AGhat sich, in Zusammenarbeit mit der ETH und der Universität Zürich dieser Problematik angenommen. Am heutigen Dienstag hat das Team von Spitch Ihre Lösung vorgestellt, welche die Schweizer Dialekte im Business-Alltag «maschinentauglich» machen soll. 

Kundenberatung soll schnell, effizient und Schweizerdeutsch sein

«Bis ich heute überhaupt mit dem richtigen Kundenberater verbunden bin, kann es mehrere Minuten dauern» erklärt David Fuss vom Business Developement und demonstriert dies anhand eines bekannten Schweizer Telko-Anbieters. Zukünftig soll man keine Sprachwahl per Zahleneingabe mehr machen, nicht mehr weiterverbunden werden müssen - und sich auf konzentrierte Kundenberater freuen dürfen. Die Sprach- und Kundenverifizierung erfolgt durch die Module «Spitch SignyFI» und «Spitch VeryFI». Bei einer Technik-Hotline würde auch die Problembeschreibung auf diesem Wege erfolgen. Dies soll dafür sorgen, dass man sogleich mit einer entsprechend kompetenten Person verbunden wird. Die Speech-to-Text-Funktion von «Spitch CodyFi» ist - ebenfalls auf Schweizerdeutsch - darum besorgt, dass persönliche Informationen, welche vom Kundenberater erfragt werden, in Echtzeit in dem dafür vorgesehenen Formular eingetragen wird. Was wie eine Spielerei wirkt, soll aber das Beratungserlebnis optimieren. «Ist der Kundenberater nicht mehr mit Computereintragungen beschräftigt, kann er sich zur Gänze den Kundenbedürfnissen widmen» sagt Fuss. In einer Live-Demonstration am Beispiel einer Banking-Beratung wurden diese Funktionen aufgezeigt. Interessant hierbei: Ist der Kunde bekannt und rief bereits mehrmals an, ist das System in der Lage, der Stimme am Telefon eine Identität zuzuweisen. Entsprechend wird auch vermeldet, wenn die Person am Telefon nicht jene ist, für die sie sich ausgibt. 

Mammutaufgabe Datengewinnung

Sowohl verschiedene Einsatzgebiete als auch die Programmierbarkeit auf verschiedene Dialekte seien kein Problem, die Lösung sei flexibel und auch im Detail auf Kundenwünsche anpassbar. Sie eigne sich auch für das Internet of Things oder Smart-Geräte. Beispiel dafür ist der Zürich Mobile-Navigator, welcher auf Sprachbefehle hin verschiedene Orte auf der Karte markiert. Obwohl die Software bisher nur auf Zürich-Deutsch beschränkt, reagierte sie nachweislich gut auf andere Dialekte.  In den nächsten Monaten möchte das Unternehmen  auch andere Dialekte aus der Schweiz implementieren. Die Mammutaufgabe dabei ist die Gewinnung von Daten. Spitch hofft hier auf Interesse von Call Centern, welche häufig die Gespräche mit ihren Kunden aufzeichnen. Damit liesse sich eine Implementierung anderer Dialekte merklich schneller bewerkstelligen. So möchte Spitch auch auf die Einflüsse aus ausländischen Sprachregionen, wie z.B. auf Anglizismen reagieren können. 


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