Spraakherkenning bestaat al een tijdje en heeft ook grote stappen gezet. Denk bijvoorbeeld aan Siri van Apple en Alexa van Amazon die door miljoenen mensen dagelijks worden gebruikt. Toch werkt spraakherkenning nog altijd het beste als er duidelijk wordt gesproken of in een eenvoudig of gespecialiseerd domein.
Dialect en beroerte
De uitdaging is om dit nog verder te brengen, zodat spraakherkenning ook werkt wanneer de omstandigheden lastiger zijn. Denk bijvoorbeeld aan gesproken dialect, waarbij de trainingsmogelijkheden van AI vaak beperkt zijn door kleinere datasets. Of in gevallen van een spraakgebrek na bijvoorbeeld een beroerte. Een andere nieuwe richting is het detecteren van emoties in de spraak en deze te gebruiken om de context van wat er gezegd wordt beter te herkennen.
Atypische spraak
Binnen de Radboud Universiteit en het Radboudumc wordt met Telecats gewerkt aan geavanceerdere vormen van spraakherkenning waarbij atypische spraak ook steeds beter herkend wordt. Voor deze podcast worden geïnterviewd:- Henk van den Heuvel (Centre for Language and Speech Technology)- Sandra van Dulmen (Radboudumc)- Arjan van Hessen (Telecats)
Platform
De podcast-serie AI for Life is een initiatief om experts van Radboud AI en andere kennisinstellingen in de regio Nijmegen die beroepsmatig sleutelen aan data en algoritmes een laagdrempelig platform te bieden. Ook innovatieve ondernemers die deze kennis en expertise omzetten in zinvolle producten en diensten voor de samenleving komen hier aan het woord.
Foto: Aline Dassel via Pixabay