Spraakherkenning bestaat al een tijd en heeft 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.
De uitdaging is om dit nog verder te brengen, zodat spraakherkenning ook werkt wanneer de omstandigheden lastiger zijn. Denk aan gesproken dialect, waarbij de trainingsmogelijkheden van de 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.
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 (Radboud Universiteit CLST)
– Sandra van Dulmen (Radboudumc)
– Arjan van Hessen (Telecats)
Luister de podcastserie van AI for Life – aflevering 10
Lees hier verder
Podcast AI for Life: Spreekt Siri straks Fries?
In de tiende aflevering van de podcastserie AI for Life gaan de gasten in op spraakherkenning. Wat zijn de uitdagingen rond dit thema? […]
Wetenschappers WUR ontwikkelen deep-learning model voor tellen zeehondjes
Hoe houden we de controle over AI? In dit artikel geeft hoogleraar Pim Haselager twee voorbeelden van verantwoorde AI. […]
