Wo trainiere ich dann bitte meine speech to text modelle? Also nicht ich sondern openai bspw…
Wenn man Stille in einer Aufnahme hat und whisper rüber jagt hat man oft copyright Angaben von öffis, die Existenz dieser Artefakte weißt darauf hin das ein größerer teil der Daten aus diesen Quellen stammt.
Ironisch wie der Einsatz von “ki” trainingsdaten vergiftet. Das fühlt sich ein wenig an wie der stahl aus schiffen vor den Atombombentest: pre-AI-Data .
Oder kurzum, besser als jetzt werden die Trainingsdaten nie gewesen sein
Gute Idee. Kenne ein Toll, wo das schon erstaunlich gut funktioniert. Kann mir vorstellen, dass es einigen Fremdsprachlern beim Deutschlernen helfen kann.
KI-Untertitel sind nach wie vor blanke Scheiße. An den entscheidenden Stellen, wo sie mal Value bringen könnten, versagen sie in aller Regel. Aber gut, mein Bild ist natürlich sehr von diesen unsäglichen Untertiteln geprägt, die einem in den meisten Kurzvideos aufgezwungen werden und mehr irritieren als nützen.
Wie wäre es denn mit einem Kompromiss, Automatik bei Live-Sendungen, Automatik mit Editor der das noch mal Probe liest bei allem was nicht live ist? Sollte immer noch reichlich Zeit und Kosten sparen.
Da wird es bestimmt einige witzige Vergebärdensprecher geben 😄 Ich finde das allerdings nicht so dramatisch, wenn es meistens gut funktioniert und wir somit alle wichtigen (oder mehr) Sendungen übersetzen.
Ich sehe es tatsächlich auch erstmal positiv, aber bei dem aktuellen Stand der KI, wird es leider unvermeidlich zu solchen Patzern kommen. Wobei natürlich auch der beste menschliche Dolmetscher sich mal verspricht.
Text to Sign language oder beides auf einmal. Allerdings bezweifle ich, dass es dafür gute Modelle gibt.
Klar, für ersteres muss eine gute KI genommen werden. Open Source kenne ich da nichts gutes. Und nein, KALI ist nicht gut, es ist scheiße im Vergleich zum Stand der Technik. OpenAI Whisper finde ich extrem gut, allerdings datenschutztechnisch schlecht. Wenn die da etwas gutes finden, was auch mit Deutsch funktioniert, dann… Aber ja, daran wird es haken.
Zweiteres, Text to Handsprache, da sehe ich überhaupt kein Problem. Das können, ich kenne mich mit Handsprache nicht sonderlich gut aus, Bilder seien, die aneinander gereiht sind und zwischen denen interpoliert wird.
Gebärdensprache ist mehr als die Aneinanderreihung von Gesten, die 1:1 dem Satz entsprechen. Denn einerseits hat Gebärdensprache einen anderen Satzbau und Grammatik, andererseits können Gebärden auch eine “Betonung” haben.
Das wär alles sicher machbar, bräuchte aber sicher viel Training für die KI.
Das können, ich kenne mich mit Handsprache nicht sonderlich gut aus, Bilder seien, die aneinander gereiht sind und zwischen denen interpoliert wird.
Ich glaube das ist um einiges komplizierter. So weit ich weiß: Zum Beispiel werden Richtungen einfach durch eine Handbewegung in die entsprechende Richtung gezeigt. Was start one Ziel dieser Bewegung ist hängt dann vom Kontext ab. Klar, LLMs verstehen inzwischen worauf sich ein “es” im Satz bezieht, aber nichtsdestotrotz ist das ein richtig richtig schweres Problem für Computer.
Die Gebärden werden phonologisch in vier Parameter zerlegt, die phonemisch weiter analysiert werden: in Handkonfiguration, Handorientierung, Bewegungsausführung und Ort der Bewegung. Viele Gebärden sind stark flektiert. Informationen können pronominal (durch verschiedene sichtbare Formen) in einer einzigen Gebärde eingebaut werden, z. B. in DGS die Verbgebärde, glossiert mit ICH-BUCH-GEBEN-DIR-SCHNELL[5] schließt die Bewegungsrichtung von „ich“ nach „du“, und zwar schnell, ein und die Handkonfiguration zeigt das Halten eines imaginären Buches an. Wenn abgewandelt in der Bewegung von „du“ nach „ich“, ergibt DU-BUCH-GEBEN-MIR-SCHNELL. Die Gebärde kann mit anderen Handformen modifiziert werden, um anzuzeigen, was gegeben wird, z. B. ein dickes oder dünnes Buch, eine Flasche, ein Fuß- oder Golfball, ein Stück Papier, einen Stapel Bücher usw. Dazu kommt noch die unterschiedliche Orientierung der Hand bzw. Hände, ob das Objekt horizontal oder vertikal übergeben wird. Insgesamt sieben Bedeutungsteile können in dieser einzigen Gebärde erkannt werden: Subjekt, Empfänger (Einzahl oder Mehrzahl), dessen Lokalität (links, rechts, nahe oder fern), Objekt, Größe bzw. Menge des Objekts, verbiales Adverb, einmal oder wiederholt.
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