Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

240 14. Das akustische Modell
mit Varianten. Die beliebteste Vorgehensweise ist die, daß für jedes Wort, das
mehrere Aussprachen hat, auch mehrere Einträge ins Lexikon eingetragen
werden. Manche Lexika verwenden ganze Phonemgraphen, die als eine Art
regulärer Ausdruck dargestellt werden. Z.B. kann der Eintrag für HABEN
aussehen wie H A {B [E] N | M} und damit die Aussprachen HABEN
HABN und HAM beinhalten. In einem Experiment auf dem Amerikanischen
Wall Street Journal Benchmark konnte die Fehlerrate des Erkenners durch
Verwenden von Aussprachevarianten von 15% auf 12.2% gesenkt werden
Eine in diesem Zusammenhang sehr wichtige Frage ist die nach der
Herkunft und Menge der verwendeten Aussprachevarianten. In einschlägigen
gedruckten Lexika findet man oft nur eine kanonische Aussprache und nur
sehr selten Varianten. Dialekte, regionale Einfärbungen und häufige Abweichungen
findet man sehr selten. Typische Möglichkeiten für die Gewinnung
von Varianten sind:
• Linguisten / Phonetiker
Experten auf diesen Gebieten kennen sich sehr gut aus. Die Praxis zeigt
aber immer wieder, daß die tatsächlichen Laute aus akustischer Sicht oft
nicht den linguistischen Erwartungen entsprechen.
• Akustiker / Spracherkennungsforscher
Diese Experten bringen die besten Aussprachelexika zustande. Oft ist es
erst die Erfahrung mit der Akustik oder mit der Spracherkennung, die zu
solchen Erkenntnissen führt, aufgrund derer eine Aussprachevariante U N
T für das Wort ” und“ eingeführt wird.
• Regelwerk
Ähnlich wie die Beobachtung, daß silbenabschließende G-Laute oft
wie CH-Laute gesprochen werden, kann man auch zahlreiche andere
Regelmäßigkeiten beobachten, die sich in ein Regelwerk zusammenfassen
lassen, mit dessen Hilfe aus einem kanonischen Lexikon eines mit vielen
Varianten vollautomatisch erzeugt werden kann. Typische Regeln für das
Deutsche sind z.B. die so genannte Schwa-Ellision, bei der Schwa-Laute
wie der zweite Vokal im Wort ” haben“ komplett weggelassen werden kann,
oder Änderungen der Vokalqualität wie z.B. beim Wort ” Bäcker“ das eher
wie ” Becker“ ausgesprochen wird.
• Phonemerkenner
Bei diesem Ansatz wird ein Spracherkenner verwendet, der Phoneme statt
Wörter erkennt. Bei ausreichend vielen Beispielen kann selbst auf den
relativ stark fehlerbehafteten Phonemhypothesen eine Statistik erstellt