Effiziente Spracherkennung in Voicebots optimieren — Überblick

Spracherkennung effizient und robust konfigurieren

Um Voicebots in der Telefonie effizient einsetzen zu können, ist eine präzise Konfiguration der Spracherkennung entscheidend. Eine robuste Spracherkennung bildet das Fundament für einen erfolgreichen Kundenservice und kann entscheidend dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu steigern. Trotzdem ist es keine Seltenheit, dass bei der Implementierung häufige Fehler unterlaufen, die die Effektivität der Sprachlösungen beeinträchtigen.

Typische Fehler bei der Spracherkennung

Erstens wird oft die Umgebung der Spracherkennung unzureichend berücksichtigt. Externen Geräusche, Hintergrundgespräche oder Echos können die Spracherkennung empfindlich stören. Um diesen Fehler zu korrigieren, ist es notwendig, hochwertige Mikrofone zu verwenden und Algorithmen zur Geräuschunterdrückung einzusetzen. Zudem kann die Platzierung der Aufnahmegeräte so optimiert werden, dass Hintergrundgeräusche minimiert werden.

Ein zweiter, häufiger Fehler besteht in der unzureichenden Berücksichtigung von Dialekten und Akzenten. In der Schweiz kann dies besonders problematisch sein, da neben Hochdeutsch auch viele regionale Dialekte im Einsatz sind. Zur Korrektur sollte die Sprachsoftware speziell für schweizerdeutsche Dialekte trainiert werden, indem entsprechende Daten in die Trainingsmodelle eingespeist werden. Eine kontinuierliche Anpassung und Aktualisierung der Sprachmodelle auf Basis von Nutzungsanalysen kann hier zu besseren Ergebnissen führen.

Ein dritter typischer Fehler ist die mangelnde Anpassung der Software an kontextabhängige Spracheingaben. Oft sind Voicebots darauf programmiert, nur bestimmte vordefinierte Keywords zu erkennen. Abhilfe schafft hier die Implementierung von Machine-Learning-Modellen, die darauf trainiert sind, den Kontext einer Anfrage zu verstehen und nicht nur einzelne Wörter zu identifizieren.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In der ersten Woche sollten Sie beginnen, die notwendige Hardware zu überprüfen und zu aktualisieren. Dazu gehört die Evaluation und Anschaffung geeigneter Mikrofone sowie die Anpassung der Räumlichkeiten zur Geräuschreduktion. Parallel dazu kann damit begonnen werden, aktuelle Sprachmodelle auf Akzente und Dialekte zu prüfen und neue Datensätze zu erstellen.

In der zweiten Woche sollten Trainingseinheiten für die Spracherkennungssoftware durchgeführt werden. Nutzen Sie reale Anrufaufzeichnungen, um Ihre Modelle zu trainieren. Stellen Sie sicher, dass dabei unterschiedlichste Dialekte und Sprechweisen abgedeckt werden.

Bis zur vierten Woche sollte das Hauptaugenmerk auf der Implementierung und Feinabstimmung kontextbasierter Erkennung liegen. Hierbei ist eine kontinuierliche Auswertung der Nutzeranfragen während des Testbetriebs notwendig, um die Spracherkennungssoftware laufend zu verbessern und anzupassen.

Durch diese gezielten Schritte können Sie binnen eines Monats eine signifikante Verbesserung der Spracherkennung erzielen und Ihre Kunden zuverlässig und präzise bedienen.