Spracherkennungssoftware schneidet bei Stimmen schwarzer Nutzer wesentlich schlechter ab

21. Mai 2020, 12:39 |  0 Kommentare

Studie aus Stanford zeigt Probleme von Spracherkennungstools auf

Spracherkennungssoftware hat ein Problem, die Stimmen afroamerikanischer Nutzer korrekt zu transkribieren, im Gegensatz zu Stimmen weißer Nutzer. Das geht aus einer aktuellen Studie der Universität Stanford hervor.

Getestet wurden Spracherkennungstools von Apple, Amazon, Google, IBM und Microsoft. Die jeweilige Software sollte 42 Interviews weißer Menschen und 73 Interviews schwarzer Menschen transkribieren. Das Ergebnis: Sie schnitten wesentlich schlechter ab bei der Transkription der Interviews von schwarzen Personen. Unter anderem wurden 19 Prozent der Wörter Weißer, 35 Prozent der Wörter Schwarzer falsch transkribiert, wie "The Verge" berichtet.

In der Stanford-Studie schnitt Microsoft am besten, Apple am schlechtesten ab. "The Verge" betont, dass es sich bei den Programmen nicht zwangsweise um jene handeln muss, die bei Cortana und Siri zum Einsatz kommen.

Mehr dazu findest Du auf derstandard.at


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