Kein Wort zu viel – wie KI relevante Informationen filtert
Die Sprach- und Sprechererkennung hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Die heutige Spracherkennung erfasst und „übersetzt“ das Gesprochene sehr gut „eins zu eins“. Probleme hat sie dagegen noch beim Verdichten der Informationen. Das heißt: Sie kann Gespräche sehr gut aufzeichnen. Sie kann sie aber nicht zusammenfassen oder relevante Informationen aus ihnen herausfiltern.
Ziel des Projektes iDOKS ist die Automatisierung der Protokollierung von Meetings und Gesprächen. Dabei wird die Interpretation und Verdichtung des Gesprochenen von einer KI übernommen. Auf Basis von Wissensgraphen in neuronalen Netzen und Nutzerprofilen der Anwender soll ein Sprachassistent entwickelt werden, der relevante Informationen in Gesprächen erkennt und wiedergibt. Erstmalig wird dadurch eine vollständige Informationsextraktion und -dokumentation in komplexen Multi-Sprecher-Szenarien unabhängig von Thematik und Anwendungsgebiet möglich.
Das Ergebnis ist ein autonomes Assistenzsystem, um Multi-Sprecher-Szenarien nachzubereiten – ob bei Meetings in Unternehmen und Behörden oder in der Diagnostik. Es kann effizient relevante Informationen von irrelevanten trennen und Gesprächsinhalte verständlich zusammenfassen.