NET 4/2023

16 www.net-im-web.de 4/23 Das Projekt NotAs Alternative anzubieten – hierzu wurde ein auf lernfähigen Algorithmen basie- render Übersetzungsdienst umgesetzt. Im Projekt NotAs wurden exemplarisch die SprachpaarungenDeutsch-Englisch/ Englisch-Deutsch und Deutsch-Pol- nisch/Polnisch-Deutsch betrachtet. • Der zweite Anwendungsfall betrifft die automatische Erkennung und maschi- nelle Verarbeitung relevanter Angaben zumNotfallgeschehen: Übergeordnetes Ziel der Notrufabfrage ist die Disposi- tion geeigneter Einsatzmittel, hier- zu werden manuell Eintragungen in ein Einsatzleitsystem vorgenommen. Auch hier erscheint es aus Sicht des Forschungsprojektes sinnvoll, bei diesem Arbeitsschritt zu unterstützen und die Dateneingabe zumindest teilweise zu automatisieren. ImProjekt NotAs wurde daher eine Assistenzfunktion zur seman- tischen Interpretation von Gesprächs- inhalten konzipiert und umgesetzt. Mit- hilfe der Interpretationsfunktion werden relevante Notrufinhalte erkannt und an einer digitalen Schnittstelle zur weiteren maschinellen Verarbeitung – etwa in einemEinsatzleitsystem – bereitgestellt. Der Bedarf für eine manuelle Eingabe via Tastatur wird dadurch vermindert, so dass sich die Mitarbeiter in den Leit- stellen stärker auf die Gesprächsführung konzentrieren können. Projekt "Systemdemonstratror" Beteiligt am Projekt NotAs waren die euro- funk Kappacher Deutschland GmbH (euro- funk), die Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) sowie die Feuerwehr Dortmund (als Projektkoor- dinatorin). Das Forschungsvorhaben wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Förderricht- linie Anwender-Innovativ: Forschung für die zivile Sicherheit II gefördert. Ziel des Projekts war der Aufbau eines Systemdemonstrators, der die o.g. Assistenzfunktionen bereitstel- len sollte. Hierzu wurden die nachfolgend beschriebenen Dienste zu der in Grafik 1 dargestellten Verarbeitungskette verknüpft: • Sprachidentifikation (language iden- tification – LID): Die Funktion soll es den Mitarbeitern in der Leitstelle ermöglichen, die (Landes-)Sprache der anrufenden Person zu identifizieren. Technisch ist die Sprachidentifikation eine notwendige Voraussetzung für die nachfolgende Spracherkennung und maschinelle Übersetzung. • Spracherkennung (automatic speech recognition – ASR): Sprache als Audio- information wird automatisch in ein Textformat überführt (transkribiert). Dies ist eine Schlüsselfunktion innerhalb der Verarbeitungskette, da die jeweils nachgeschaltetenDienste zeichenbasierte Daten verarbeiten. • maschinelle Übersetzung (machine translation – MT): die durch die auto- matische Spracherkennung erstellten Texte werden automatisiert in eine andere (Landes-)Sprache übertragen. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Übersetzungsfunktion. • Semantische Interpretation (natural language understanding – NLU): mit- tels des Interpretationsdienstes werden Texte auf bestimmte Inhalte hin unter- sucht. Die Inhalte werden ausgelesen und diversen vordefinierten Kategorien zugeordnet, z.B. Name der anrufenden Person, Ort des Notfalls, Art des Not- falls. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Interpretationsfunktion. • Sprachsynthese (text to speech –TTS): die automatischeVertonung einesTextes; im Projekt NotAs werden übersetzte Rückmeldungen der Leitstelle in die zuvor identifizierte starke Sprache der anrufenden Person übertragen und via Telefonverbindung übermittelt. Sobald die (Landes-)Sprache der anrufen- den Person identifiziert wurde, werden die Sprechbeiträge zunächst mittels ASR in ein maschinenlesbares Format überführt, durch den Übersetzungsdienst in die starke Sprache der Mitarbeiter der jeweiligen Leitstelle über- tragen und diesen in einer Benutzeroberfläche angezeigt. Dem Personal in den Leitstellen wird es ermöglicht, eine Rückmeldung in das System einzugeben – imProjekt NotAs wurde dies über eine Spracheingabe realisiert –; die analog zu den vorherigen Arbeitsschritten in die starke Sprache der anrufenden Person übersetzt wird. DieserText wird anschließend via TTS vertont und als Sprechbeitrag über die Telefonverbindung übertragen. Ziel war es, selbsttätig eine strukturierte Notrufab- frage durchführen zu können, indem es der anrufenden Person ermöglicht wird, sich in ihrer starken Sprache auszudrücken. Der Der Systemdemonstrator sollte die Assistenzfunktionen bereitstellen. Hierzu wurden die Dienste Sprachidentifikation, Spracher- kennung, maschinelle Übersetzung, semantische Interpretationun und Sprachsynthese verknüpft (Grafik: Feuerwehr Dortmund)