Das unter dem Programm ‚Horizon 2020‘ entwickelte COMPRISE zielt darauf ab, eine vollständig auf integriertem Datenschutz beruhende Methodologie und Werkzeuge zu definieren, um Entwicklungskosten zu reduzieren und die Inklusivität von Voice-Schnittstellen zu erhöhen.

COMPRISE ist für alle Unternehmen oder Verwaltungen von Interesse, die daran interessiert sind, ihre eigenen Sprachtechnologien einzusetzen oder Sprachdaten auf eine Art und Weise zu speichern, die der DSGVO entspricht.

Das Projekt verfolgt mehrere Ziele:

  • Es soll die praktisch unbegrenzte Sammlung von realitätsnahen Sprachdaten ermöglichen, indem es diese durch innovative Datenumwandlungen so anonymisiert, dass die umgewandelten Daten für das Training von Sprache-zu-Text-Systemen (STT) und Systemen zum Erkennen von gesprochener Sprache (SLU) verwendet werden können;

  • es soll Bürgern ermöglichen, durch Voice Interaction/Sprach-Interaktion in ihrer eigenen Sprache auf transparente Art und Weise auf Inhalte und Dienstleistungen in anderen Sprachen zuzugreifen

  • und außerdem soll es die Kosten sowohl für Anbieter entsprechender Technologien als auch für Nutzer von Voice-Interaction-Technologien reduzieren.

COMPRISE hat seit 2018 viele Meilensteine erreicht! Das eindeutigste Beispiel ist der Fortschritt, der mit den Komponenten erzielt wurde, aus denen diese Lösung besteht:

 

  • COMPRISE SDK, die für Smartphone-Anwendungen entworfen wurde, wurde unter Verwendung des Ionic-Rahmenwerks auf der Angular-Plattform entwickelt und ermöglicht es Entwicklern, mehrsprachige und per Stimme angetriebene Anwendungen auf eine schnellere, kostengünstigere und datenschutzkonforme Art und Weise zu erstellen.

  • Die COMPRISE Cloud Plattform sammelt anonymisierte Sprachdaten für das Training von STT- und SLU-Modellen und bietet Zugang zu den sich daraus ergebenden Modellen.

  • Der COMPRISE Voice Transformer verwandelt die Stimme einer Person in die einer anderen und stellt sicher, dass jegliche Information, die aus der verwandelten Stimme abgeleitet werden könnte, nicht zu dem ursprünglichen Sprecher zurückverfolgbar ist.

  • Der COMPRISE Text Transformer ermöglicht es Nutzern in verschiedenen Anwendungsdomänen, kritische Informationen in einem Text zu maskieren, um den Datenschutz einzuhalten.

  • COMPRISE Weakly Supervised STT und Weakly Supervised NLU reduzieren den Bedarf für manuelles Daten-Labelling im Zusammenhang mit dem Trainieren von STT- und NLU-Systemen, was ansonsten teuer und zeitaufwändig wäre.

  • Die COMPRISE Speech-to-Text Translation (Sprache-zu-Text-Übersetzung) kombiniert STT und Maschinenübersetzung, um es jedem Nutzer zu erlauben, beim Interagieren mit einem Dialogsystem, das intern eine andere Sprache verwendet, ihre eigene Sprache zu sprechen.

Bleiben Sie informiert über die Meilensteine von COMPRISE auf www.compriseh2020.eu