Ob in der Arbeitswelt, im Studium oder in sozialen Netzwerken: Der "Lecture Translator" bringt Menschen aus aller Welt zusammen. Um gesprochene Sprache simultan zu übersetzen, verbindet das am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelte digitale System automatische Spracherkennung mit maschineller Übersetzung und weiteren Funktionen. Der Lecture Translator hat sich bereits im Vorlesungsbetrieb am KIT, im Europäischen Parlament und in Kooperationen mit der Industrie bewährt.
Der am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelte "Lecture Translator" übersetzt Gesprochenes automatisch und simultan.
Selbstlernende Systeme können den Menschen nicht ersetzen, aber wirksam unterstützen – beispielsweise bei der weltweiten Kommunikation und beim interkulturellen Austausch. Der Lecture Translator nutzt Verfahren zur Übersetzung gesprochener Sprache (spoken language translation – SLT). Dieses Verfahren verbinden die automatische Spracherkennung (automatic speech recognition – ASR) mit einer maschinellen Übersetzung (machine translation – MT) sowie verschiedenen Hilfsfunktionen, die den Text strukturieren und besondere Probleme wie Interpunktion behandelt, den Text aufzeichnen und die Übersetzung auf einem Bildschirm anzeigen.
Übersetzung von Vorlesungen
Das KIT hat den Lecture Translator bereits 2012 als permanentes System in verschiedenen Hörsälen installiert, um ausländische Studierende dabei zu unterstützen, deutschsprachigen Vorlesungen mit anspruchsvollen wissenschaftlichen und technischen Inhalten zu folgen. Das im laufenden Lehrbetrieb gesprochene Deutsch wird simultan ins Englische übersetzt. Der Lecture Translator arbeitet mit einer cloudbasierten Serviceinfrastruktur. Ein lokaler Klient nimmt die gesprochene Sprache des Vortragenden auf und leitet sie an die Infrastruktur weiter. Anschliessend verwaltet ein Dienst den Datenfluss durch ASR, MT und die weiteren Komponenten. Das Ergebnis wird auf einer Website bereitgestellt. Darüber hinaus archiviert das System die Vorlesungen und ermöglicht damit eine spätere Suche über Textabfragen. Die Spracherkennung des digitalen Übersetzers lässt sich auch zur Erstellung von Echtzeit-Transkriptionen von Ansprachen einsetzen, etwa in Form von Untertiteln. So verbessert der Lecture Translator die Zugänglichkeit von Inhalten beispielsweise für Menschen mit Hörbeeinträchtigungen. Auch bei öffentlichen Übertragungen leistet das System wertvolle Dienste.
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