Fachliche Sprachkenntnisse sind eine wichtige Grundlage für eine effektive Kommunikation und erfolgreiche Teamarbeit. Insbesondere für Arbeitsgruppen mit unterschiedlichen Muttersprachen und diversen kulturellen Hintergründen ist dies eine besondere Herausforderung. Neben dem Fachwissen und der Sprachkompetenz sind weitere Soft Skills wie aktives Zuhören, der geübte Umgang mit Stress, Lösungsorientiertheit, Entscheidungsfähigkeit und die Affinität zu transparenter Kommunikation gefragt. In dem Forschungsprojekt »AudioCAT« wurde ein automatisches Verfahren zur Evaluation der Sprach- und Kommunikationsfähigkeiten entwickelt, um gezielt Sprach- und Umgangsbarrieren im beruflichen Alltag aufzudecken. Das automatische System soll dabei helfen, angehenden Pflegekräfte sowie Ärztinnen und Ärzten ihre eigenen fachsprachlichen Fähigkeiten in realistischen Situationen aufzuzeigen.

Effektives Recruiting dank automatisiertem Dialogsystem

Die Technologie soll zukünftig insbesondere im Personalbereich bei Unternehmen wie Krankenhausgesellschaften oder Pflegeeinrichtungen das Recruiting, die interne Neubesetzung von Vakanzen und das Teambuilding effizienter gestalten. Konkret sollen nach weiteren Anpassungen des Systems anhand von automatisierten Testverfahren mit Bewerberinnen und Bewerbern berufspraktische Aufgaben gelöst werden. Bezeichnend ist dabei, dass die Testergebnisse im Hintergrund in Echtzeit evaluiert werden und so die System-KI im laufenden Verfahren auf die tatsächlichen Fähigkeiten der Teilnehmenden eingehen kann. Für ein besonders realitätsnahes Training wird mit dem Computerdialogsystem mündlich in natürlicher Alltags- und Fachsprache kommuniziert.

Automatische Spracherkennung und KI

Diese Sprachkommunikation ermöglicht die automatisierte Spracherkennung vom Fraunhofer IDMT aus Oldenburg, die in die Anwendung implementiert wurde. Sie kann gesprochene Wörter und Sätze erkennen und als Text ausgeben. Mit Hilfe des transkribierten Textes werden die Antworten auf Basis von Maschinenlernverfahren untersucht, klassifiziert und ausgewertet.

Wichtig bei der Vorgehensweise ist, das Verständlichkeits- und Kommunikationslevel der Probanden möglichst realistisch zu überprüfen. Dabei werden neben den erwarteten, fachwissenschaftlichen Antworten auch Metriken der Linguistik und Sprachforschung herangezogen. Durch die Nutzung der Serverdienste der Gruppe Assistive Sprech- und Sprachanalyse am Fraunhofer IDMT mit den Algorithmen und Metriken zur Sprech- und Sprachbewertung können u. a. Sprechpausen, Sprechgeschwindigkeit oder die Betonungsstruktur analysiert werden. Dies erlaubt es, ebenfalls Aussagen über die sprachliche Kompetenz zu treffen.

Digitales Kompetenzprüfungstool für die medizinische Praxis

Die Test-Szenarien werden über einen grafischen Editor erstellt, in dem nicht nur aufeinander folgende Fragen, sondern auch erwartete Antworten definiert werden können. So kann direkt auf die gesprochenen Antworten der Benutzerinnen und Benutzer eingegangen und eine logische Folgefrage präsentiert werden. Dadurch ermöglicht »AudioCAT« ebenfalls ein Vorlesen der Fragen, um einen natürlichen Dialog zu simulieren.

Die technische Entwicklungsstruktur baut auf der Auswertung mittels automatischer Spracherkennung über Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Unterstanding (NLU) sowie weiteren Datenanalysemethoden auf. Das Projekt »AudioCAT« arbeitet mit einer exklusiven, von der worldiety GmbH programmierten Software, um zukünftig als Kompetenzprüfungstool im medizinischen Fachbereich die Bewertung des Personals langfristig zu unterstützen. Der simulierte Dialog mit dem System kann bereits auf der Webseite www.audiocat.de getestet werden.

Das AudioCAT-System wird von den Projektpartnern auch nach der Förderphase weiter optimiert. Ihre Stimme hilft uns dabei, das System weiter an realistische Szenarien heranzuführen und die Sprachinteraktion mit dem Menschen zu verbessern. Melden Sie sich jetzt bei dem kostenlosen Testverfahren an und erleben Sie das Sprachkompetenztool auf der Webseite www.audiocat.de.  

Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg

Der im Jahre 2008 als Projektgruppe gegründete Institutsteil Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT steht für marktnahe Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkten auf

• Sprach- und Ereigniserkennung
• Klangqualität und Sprachverständlichkeit sowie
• Mobile Neurotechnologie und Systeme für eine vernetzte Gesundheitsversorgung.

Mit eigener Kompetenz in der Entwicklung von Hard- und Softwaresystemen für Audiosystemtechnologie und Signalverbesserung setzen die über 100 Mitarbeitenden am Standort Oldenburg wissenschaftliche Erkenntnisse in kundengerechte, praxisnahe Lösungen um. Über wissenschaftliche Kooperationen ist der Institutsteil eng mit der Carl von Ossietzky Universität, der Jade Hochschule, der Hochschule Emden/Leer und weiteren Einrichtungen der Oldenburger Hörforschung verbunden. Das Fraunhofer IDMT ist Partner im Exzellenzcluster »Hearing4All«.

Die Weiterentwicklung des Institutsteils Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg wird gefördert im niedersächsischen Programm »Vorab« durch das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur und die VolkswagenStiftung.