Tiefe neuronale Netze

Doch noch erreicht kein Programm eine hohe Trefferquote - erst recht nicht, wenn die getesteten Sprecher einfach drauflosreden. Vielversprechend sei der Einsatz lernfähiger künstlicher Intelligenz, die sich an biologische Vorbilder anlehnt, sagt Schultz. Ein Team um Michael Wand von der Fachhochschule der italienischen Schweiz erreicht mit sogenannten tiefen neuronalen Netzen eine deutlich bessere Worterkennung als mit herkömmlichen Methoden, allerdings bei begrenztem Wortschatz.

Und parallel wird auch an anderen Ansätzen geforscht, die ohne Audio-Signal auskommen: Spracherkennung durch Messung der Muskelaktivität in Gesicht und Hals, Ultraschallbilder der Zunge oder Verfolgung der Hirnaktivität selbst - Schultz zufolge aber eher unpraktisch, da bisher nur am offenen Schädel möglich.