Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

358 21. Robustheit und Adaption
tet, und werden kaum von Pausen unterbrochen, während an Stellen in einer
Äußerung, an denen ein Gedankensprung stattfindet, die Wahrscheinlichkeit
von Pausen jeder Art deutlich größer ist. Nichtartikulatorische Geräusche
sind viel schwieriger zu handhaben, nicht nur weil sie mit der eigentlichen
Sprache kaum korreliert sind, sondern auch weil sie eine viel größere Varianz
haben. So ist es z.B. nicht leicht, ein Telefonklingeln als solches zu erkennen,
weil heutzutage viele verschiedene Klingelgeräusche verwendet werden. Das
Zuschlagen von Türen, das Klappern von Tastaturen oder das Quietschen
von Bürostühlen, die selbst Menschen oft nicht klassifizieren können,
verschärfen das Problem noch.
Akustische Geräuschmodellierung
Vor einer expliziten Modellierung von Geräuschen ist es sinnvoll, zu analysieren
welche Arten von Geräuschen vorkommen. In [?] werden die Geräusche
auf einer spontansprachlichen Datenbank [?] mit transkribierten Geräuschen
untersucht. Die artikulatorischen Geräusche verteilen sich wie in Tab. 21.1.
Geräusch Anteil Durchschnittlich Anzahl
pro Äußerung
Füllwörter (ah, eh, oh, mh, etc.) 30% 1.5
Atemgeräusche 47% 2.4
Lachen 1% 0.6
Lippen- und Schmatzgeräusche 20% 1.0
Sonstige 2% 0.7
Tabelle 21.1. Vorkommen von Geräuschen in spontaner Sprache
Man sieht, daß im Schnitt über fünf artikulatorische Geräusch pro
Äußerung vorkommen. Hinzu kommen noch die schwerer in Kategorien
zusammenfaßbaren nicht-artikulatorischen Geräusche, von denen die häufigsten
Tastaturgeklapper, Papier-Rascheln und Mikrophongeräusche (Reiben,
Bewegen, Anstoßen) sind. Die nichtartikulatorischen Geräusche machen ca.
1/5 aller Geräusche aus.
In [?] werden ca. 40 verschiedene Geräuscharten untersucht und gezeigt,
daß die beste Art der Geräuschmodellierung die Zusammenlegung aller