Erstelle eine App mit Spracherkennung dank App Inventor

App Inventor-Spracherkennung

Hallo zusammen! Heute möchte ich euch etwas Interessantes über App Inventor Speech Recognition erzählen. Hast du schon mal davon gehört? Falls nicht, dann hab ich hier alles, was du wissen musst. Lass uns loslegen und gucken, was du mit App Inventor Speech Recognition machen kannst.

Ja, es ist möglich, mit App Inventor Speech Recognition zu machen. App Inventor bietet eine Komponente, die ‚Speech Recognizer‘ heißt, die es Dir ermöglicht, Sprache zu erkennen und zu verarbeiten. Du kannst mit der Spracherkennungs-Komponente interagieren, um spezifische Befehle und Anweisungen zu erteilen, die App Inventor interpretieren und darauf reagieren kann. Viel Spaß beim Ausprobieren!

Textempfang & Erkennung: BeforeGettingText & AfterGettingText Ereignis

Bevor du Text empfängst und erkannt wird, wird das BeforeGettingText-Ereignis ausgelöst. Dann wird auf dem Bildschirm kein Text angezeigt. Wenn du Text empfängst und erkannt wird, wird das AfterGettingText-Ereignis ausgelöst. Dann wird der Text auf dem Bildschirm angezeigt. Damit du weißt, dass dein Text empfangen und erkannt wurde, kannst du dieses Ereignis nutzen, um eine entsprechende Meldung anzuzeigen.

Spracherkennungstechnologie – Erstaunliche Fortschritte in den letzten Jahren

Sphinx-II, ein erstes großes Spracherkennungssystem für kontinuierliches Sprechen, wurde von Xuedong Huang erfunden. IBM brachte dann mit MedSpeak das erste kommerzielle Produkt auf den Markt, das in der Lage war, kontinuierliches Sprechen zu erkennen. Es ist bemerkenswert, dass diese Technologie in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht hat. Heute können moderne Spracherkennungssysteme Menschen bei der Interaktion mit Technologien unterstützen und es ihnen ermöglichen, sich intuitiv und natürlich mit ihnen zu verbinden. Wir können uns vorstellen, dass solche Systeme künftig noch häufiger eingesetzt werden und ein fester Bestandteil unseres Alltags sein werden.

Spracherkennungs-Papagei: Der SpeechRecognizer-Tutorial-Beispiel

Der SpeechRecognizer-Tutorial-Beispiel ist der Spracherkennungs-Papagei. Mit Sprachbefehlen kannst du viele verschiedene Dinge machen – etwas befehlen, es als Schreibmaschine benutzen und deine Kinder beeindrucken. Der Papagei kann kontinuierliche Erkennung (mehr oder weniger) bieten oder auch nicht, je nachdem, wie du ihn benutzt und wie du ihn konfigurierst. Um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, kannst du verschiedene Funktionen kombinieren, wie z.B. die Sprach- und Tonerkennung. Es gibt auch weitere Optionen, die du ausprobieren kannst, um die Erkennung zu verbessern, z.B. auf eine bestimmte Sprache eingrenzen, die Aufnahmequalität anpassen oder die Erkennungsgenauigkeit erhöhen. Mit ein bisschen Experimentieren lässt sich so einiges erreichen!

Erstelle App Inventor Projekte: TalkToMe & mehr

Your project may open in the Blocks Editor.

Du möchtest dein App Inventor Projekt weiterbearbeiten? Dann auf geht’s! Besuche die Webseite appinventormitedu und klicke auf „Erstellen“ oder melde dich direkt unter ai2appinventormitedu an. Öffne dann das Projekt „TalkToMe“, an dem du im letzten Tutorial gearbeitet hast. App Inventor öffnet standardmäßig das letzte Projekt, an dem du gearbeitet hast, also könntest du automatisch in deine TalkToMe App geleitet werden. Es kann sein, dass dein Projekt im Designer oder im Blocks Editor geöffnet wird. Teste es einfach aus und schau, was passiert. Wenn du Fragen oder Schwierigkeiten hast, steht dir die App Inventor Community immer hilfreich zur Seite!

 App Inventor Spracherkennung

NLP: Künstliche Intelligenz für bessere Mensch-Maschine Interaktion

NLP, oder natürliche Sprachverarbeitung, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Menschen und Maschinen über Sprache mittels Sprache und Text beschäftigt. Diese Technologie wird zunehmend wichtig, um Menschen zu ermöglichen, sich mit Computern mühelos zu verständigen. Dazu gehören beispielsweise Voice Assistants, die es uns erlauben, mit unseren Geräten zu sprechen, um sie zu steuern. Auch Chatbots, die uns beim Kundensupport zur Seite stehen, verwenden NLP. Dadurch wird die Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen effizienter und unkomplizierter.

NLP und Spracherkennung: Komplementär und Unterschiedlich (50 Zeichen)

NLP und Spracherkennung sind komplementär, aber unterschiedlich. Während die Spracherkennung sich auf die Verarbeitung von Sprachdaten konzentriert, um sie in eine strukturierte Form wie Text umzuwandeln, liegt der Fokus der NLP auf dem Verständnis der Bedeutung durch die Verarbeitung von Textinputs. Spracherkennung kann auch ohne NLP funktionieren, aber NLP kann keine Audio-Inputs direkt verarbeiten. Um jedoch eine umfassendere Erkennung zu erzielen, kombinieren viele Unternehmen NLP und Spracherkennung. Dadurch bekommen sie eine breitere Anwendungsbasis und können die Erkennungsleistung verbessern. Mithilfe von NLP können zusätzliche Informationen aus dem gesprochenen Text gewonnen werden, die Spracherkennung allein nicht erfassen kann.

KI-Anwendungen: Spracherkennung für einfachere Interaktion

Spracherkennung ist ein wesentlicher Teil von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). KI ist die Fähigkeit einer Maschine menschliches Verhalten nachzuahmen, indem sie von ihrer Umgebung lernt. Spracherkennung macht es möglich, dass Maschinen natürlichsprachliche Befehle verstehen und auf diese reagieren können. Dementsprechend können sie dann auch auf Stimmeingaben reagieren und die gewünschten Ergebnisse liefern. Dadurch wird es möglich, dass du zum Beispiel einfacher mit einer Anwendung interagieren kannst, indem du einfach sprichst, anstatt Texte einzugeben.

Dragon NaturallySpeaking: Weltweit erstes Spracherkennungs-System 1996

Im Jahr 1990 brachte die Firma Dragon Dragon Dictate heraus – ein weltweit erstes Spracherkennungs-System für den Endverbraucher. 1997 wurde das System dann verbessert und mit Dragon NaturallySpeaking entwickelt. Mithilfe dieser Lösung konnten Nutzer bis zu 100 Wörter pro Minute sprechen. Im Jahr 1996 schaffte BellSouth dann ein echtes Novum und erstellte den weltweit ersten sprachaktivierten Portal (VAL). Dieses Portal ermöglichte es den Nutzern, auf verschiedene Inhalte und Services zuzugreifen, ohne die Maus benutzen zu müssen.

95% Genauigkeit bei Spracherkennung – Interaktion mit Technologie vereinfacht

Die Technologie ist jetzt auf einem Niveau der Alltags-Mensch-Unterhaltung angekommen und hat eine Genauigkeit von 95 Prozent bei der Spracherkennung erreicht. Dadurch können wir uns mit Technologie unterhalten, als würden wir das mit einem Menschen machen. Es wird immer einfacher, unsere Wünsche und Bedürfnisse über Voice-Recognition zu äußern. Wir können uns auf einige nützliche Funktionen freuen, die uns das Leben erheblich erleichtern werden. Wir können zum Beispiel Sprachassistenten nutzen, um uns bei Aufgaben zu helfen. Zusätzlich können wir uns auch auf ein besseres Erlebnis bei der Interaktion mit Technologie freuen.

Spracherkennungs-Algorithmen: Verfügbare Modelle testen

Du möchtest mit Spracherkennungs-Algorithmen arbeiten? Viele Entwickler greifen auf die modernsten ASR-Algorithmen zurück, darunter Quartznet, Citrinet und Conformer. In einer typischen Spracherkennungs-Pipeline kannst du auf Basis deines Einsatzzwecks und der Performance jedes beliebige akustische Modell wählen und austauschen. Wenn du eine gute Performance erzielen möchtest, solltest du alle verfügbaren Modelle testen und dir die bestmögliche Kombination raussuchen.

 App Inventor Spracherkennung

Google Cloud Speech-to-Text API: Kostenloses Deep-Learning für Spracherkennung

Google Cloud bietet seine Speech-to-Text API an. Damit kannst Du dank Deep-Learning-Modellen deine Sprache erkennen lassen. Die API unterstützt eine Vielzahl verschiedener Sprachen und bietet eine kostenlose Version, die Dir jeden Monat 60 Minuten Nutzung ermöglicht. Dies ist besonders praktisch, wenn Du bestimmte Sätze oder Wörter in Text umwandeln möchtest, ohne die Zeit zu haben, dies manuell zu machen. Außerdem kannst Du damit ganze Audio-Dateien in Text umwandeln und diese dann weiter bearbeiten.

Hochladen von Sound Dateien in den Designer-Medien-Bereich

Du kannst Sound Dateien direkt in den Medien-Bereich des Designers hochladen, wie wir es in vorherigen Kapiteln bereits getan haben. Außerdem kannst Du sie direkt über die Quelle-Eigenschaft des Sound-Komponentenmenüs hochladen, wie es in Abbildung 93 zu sehen ist. Der Upload-Button im Quelle-Menü lädt die Datei auch in den Medien-Bereich hoch. Außerdem kannst Du unterschiedliche Dateiformate für deine Sound-Dateien verwenden, wie beispielsweise MP3, WAV, FLAC und OGG.

Schneller schreiben: Nutze Diktat – Speech to Text!

Möchtest du schneller schreiben und dabei Zeit sparen? Dann ist Diktat – Speech to Text die richtige Lösung für dich. Mit der neusten Technologie der Spracherkennung kannst du Text nicht nur diktieren, sondern auch aufnehmen, übersetzen und in Textform transkribieren. Verzichte auf das Tippen und nutze deine Stimme, um deine Texte zu übersetzen! Mit Diktat – Speech to Text ist es kinderleicht, deine Ideen schnell in Textform umzusetzen.

Erstelle eigene Alexa Skills ohne Alexa-Gerät – App Inventor

Du hast kein Alexa-fähiges Gerät? Kein Problem! Mit App Inventor kannst Du ganz einfach eine Alexa-Simulation im Browser erstellen. Probiere es gleich mal aus: Tippe in das Textfeld unten „Alexa, frage hello coder greeter, mir Hallo zu sagen“ und klicke dann auf den „Senden“-Knopf. Mit App Inventor kannst Du ganz einfach eigene Alexa Skills erstellen, ohne ein eigenes Alexa-fähiges Gerät zu besitzen.

Spracherkennung: speaker-dependent & speaker-independent

Es gibt zwei Arten von Spracherkennung: die speaker–dependent und die speaker–independent. Die speaker–dependent Software ist üblicherweise in Diktierprogrammen zu finden, während die speaker–independent Software häufig in Telefonanwendungen zum Einsatz kommt. Verfügt man über ein speaker–dependent Programm, so ist es notwendig, dass es vorab auf die Stimme des Anwenders „trainiert“ wird, damit es die Stimme erkennt und die Eingaben des Anwenders als Text interpretieren kann. Ein speaker–independent Programm hingegen, ist nicht auf eine bestimmte Stimme oder Sprache trainiert, sondern kann eine Vielzahl unterschiedlicher Stimmen und Sprachen erkennen.

NLP: Keine wissenschaftlichen Beweise für Behauptungen

Es gibt keine wissenschaftlichen Beweise, die die Behauptungen der Anhänger der Neuro-Linguistischen Programmierung (NLP) bestätigen. NLP wurde als Pseudowissenschaft bezeichnet. Wissenschaftliche Untersuchungen haben ergeben, dass NLP auf veralteten Metaphern über die innere Arbeitsweise des Gehirns basiert. Diese sind nicht mit der aktuellen neurologischen Theorie vereinbar und beinhalten zahlreiche tatsächliche Fehler. Hinzu kommt, dass NLP-Anhänger oft behaupten, dass ihre Programme die Menschen in die Lage versetzen, ein volles Potenzial zu erreichen, was jedoch weder durch wissenschaftliche Beweise, noch durch Erfahrungsberichte belegt werden kann. Daher empfehlen viele Experten, NLP aufgrund der fehlenden wissenschaftlichen Evidenz mit Vorsicht zu genießen.

Python für Entwickler: Warum es die beste Wahl für NLP ist

Obwohl Sprachen wie Java und R zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, ist Python vielen Entwicklern dank seiner zahlreichen Bibliotheken, seiner einfachen Syntax und seiner Fähigkeit, sich leicht mit anderen Programmiersprachen zu integrieren, der Favorit. Entwickler, die sich gerne mit NLP auseinandersetzen möchten, sollten dies am besten mit Python tun, da es den Lernprozess erheblich vereinfacht. Python bietet eine breite Palette an Bibliotheken, die ein einfaches Schreiben und Testen von Code ermöglichen. Diese Bibliotheken erleichtern es, das maschinelle Lernen zu implementieren, und vereinfachen die Verarbeitung natürlicher Sprache.

ASR und NLP: Interagieren Sie mit Computer mithilfe natürlicher Sprache

ASR (Automatic Speech Recognition) und NLP (Natural Language Processing) sind zwei Technologien, die es Nutzern ermöglichen, mithilfe natürlicher Sprache mit einem Computer zu interagieren. Während die Hauptfunktion von ASR darin besteht, Sprachdaten in Textdaten umzuwandeln, befasst sich NLP mit der Interaktion zwischen Mensch und Maschine mithilfe einer natürlichen Sprache wie Englisch und vereinfacht den Prozess, um ihn für den Endnutzer weniger zeitaufwändig zu gestalten. Das bedeutet, dass du mit einem Computer in einer natürlichen Sprache wie Englisch kommunizieren kannst, ohne komplizierte Befehle oder Codierungen zu verstehen. Dadurch kannst du mit dem Computer interagieren, als würdest du mit einem Freund oder einer Freundin sprechen.

Schwache KI: Text- und Bilderkennung, Spracherkennung, digitale Assistenten

Beispielsweise: Text- und Bilderkennung, Spracherkennung, Übersetzung von Texten, Navigationssysteme usw. Auch digitale Assistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant gehören zu der Kategorie der schwachen KI. Mit diesen sind wir in der Lage, nach Anweisungen zu fragen, aber auch bestimmte Aufgaben auszuführen. Wir können sie beispielsweise bitten, Musik abzuspielen, uns die Wettervorhersage vorzulesen oder uns den Weg zu einem bestimmten Ort zu zeigen. Diese Systeme sind so programmiert, dass sie uns mit einer einzigen Stimme antworten und unsere Befehle verstehen. Aufgrund der fortschreitenden Technologie werden wir auch in Zukunft noch viele neue Anwendungen von schwacher KI sehen.

CNNs: Wie sie Spracherkennung verbessern

Du hast schon mal von CNNs gehört? CNNs (Convolutional Neural Networks) sind ein wichtiger Bestandteil der KI und werden bei der Spracherkennung eingesetzt. Sie haben drei wesentliche Eigenschaften, die sie so effektiv machen: Lokalität, Gewichtsteilung und Pooling. Lokalität bedeutet, dass die Netzwerke zunächst nur einen kleinen Bereich des Eingabebildes untersuchen, bevor sie weitere Bereiche berücksichtigen. Gewichtsteilung bedeutet, dass das Netzwerk verschiedene Teile des Eingabebildes mit denselben Parametern analysiert. Dadurch spart es viel Zeit und Rechenleistung und ermöglicht einen schnelleren Ablauf. Pooling hilft dabei, redundante Informationen zu beseitigen. Es ist eine Technik, die die Erkennungsgenauigkeit erhöht, indem sie einzelne Erkennungselemente in größere Gruppen zusammenfasst.

Alle drei Eigenschaften zusammen haben das Potenzial, die Spracherkennungsleistung zu verbessern. Daher werden CNNs immer mehr in der Spracherkennung verwendet. Sie sind ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung intelligenter Systeme.

Fazit

App Inventor Speech Recognition ist eine Funktion, die es dir ermöglicht, dein Telefon oder Tablet mit deiner Stimme zu steuern. Mit App Inventor Speech Recognition kannst du dein Gerät befehlen, bestimmte Aktionen auszuführen, wie z.B. Nachrichten zu senden, Fotos zu machen oder Musik zu spielen. Es ist eine tolle Funktion, die dir viel Zeit und Energie spart und es dir ermöglicht, dein Gerät noch schneller und bequemer zu benutzen. Viel Spaß damit!

Mit App Inventor Speech Recognition können Entwickler sprechende Programme erstellen, die darauf ausgelegt sind, Sprache zu erkennen und zu verstehen.

Fazit: Mit App Inventor Speech Recognition kannst Du sprechende Programme erstellen, die in der Lage sind, Sprache zu erkennen und zu verarbeiten. Es ist eine einfache und leistungsstarke Möglichkeit, Programme zu erstellen, die das Verstehen von Sprache vereinfachen.

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