Die automatische Transkription von menschlicher Sprache in Text funktioniert im allgemeinen ganz gut, ein Problem haben aber bis jetzt komplexere Gesprächssituationen wie etwa Diskussionen dargestellt, in denen mehrere Sprecher manchmal gleichzeitig reden - bisher für die Spracherkennungsalgorithmen ein unüberwindbares Hindernis.
Microsoft hat das Problem jetzt mit einem ganz besonderen Ansatz gelöst. Die Besonderheit des Projekt Denmark getauften, auf einem neuronalen Netz basierenden Algorithmus ist seine Fähigkeit, auch mehrere gleichzeitig redende Stimmen in Echtzeit zu identifizieren, um die von ihnen gesprochenen Worte in Text umzuwandeln.
Zur optimalen Erkennung der verschiedenen Stimmen und des Gesagten verwendet Microsoft mehrere im Raum verteile Mikrophone - praktischerweise können anstatt dezidierter Mikrophonen auch mehrere in Smartphones oder etwa Notebooks integrierte Mikrophon - via Cloud zusammengeschaltet - genutzt werden. Diese bilden eine Art virtuelle Mikrophonmatrix, um so die Stimmen aus mehreren Positionen im Raum aufzunehmen und die zusätzlichen Informationen (wie die unterschiedliche Lautstärke und Laufzeit der Signale) zur Analyse nutzen zu können.
Praktisch ist so ein Transkriptionssystem ebenso für Verschriftlichung von auf Konferenzen oder Meetings gesagtem, aber auch zum Beispiel für dokumentarische Filmemacher. Ein anderes Einsatzgebiet sind intelligente sprachbasierte Assistenten wie Alexa, die bisher noch auf eindeutige Kommandos einer Person angewiesen sind und mit Stimmgewirr nichts anfangen können.
Der neue Transkriptionsalgorithmus ist über Microsofts Azure Speech Service für größere Unternehmen verfügbar und hoffentlich auch bald in Form einer App/Plugins oder Dienstes für Endanwender.
