KI News: Kurz und klar.

Forscher haben die erste komplette Pipeline für die Handschriftenerkennung (HTR) von alten nepalesischen Manuskripten vorgestellt – ein bedeutender Fortschritt für eine historisch wichtige, aber ressourcenarme Sprache.

Eine neue Studie zeigt, wie die automatische Spracherkennung durch die direkte Einbindung von Rausch-Erkennungskomponenten deutlich verbessert werden kann. Der Ansatz baut auf dem bekannten wav2vec2‑Framework auf und erweitert es um ein dediziertes Modul zur Rauschidentifikation, das gleichzeitig mit der Sprachtranskription arbeitet.

Ein neues arXiv‑Paper zeigt, wie moderne Machine‑Learning‑Modelle die Analyse von gesprochenem Diskurs bei Menschen mit Aphasie automatisieren können. Durch die Bewertung der „Correct Information Units“ (CIUs) – also der informativen und kontextrelevanten Wörter – lässt sich die Sprachfähigkeit quantifizieren. Traditionell erfordert diese Analyse jedoch viel manuellen Aufwand seitens der Sprach‑ und Sprechtherapeuten.

Die Oso AI‑Earbuds sind keine Ersatzlautsprecher für Ihre Hauptmusiktreiber, aber ihre GPT‑5‑gestützte Aufzeichnungs- und Transkriptionsfunktion überzeugt durch ihre Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Die beliebte Transkriptions-App Otter.ai steht im Mittelpunkt einer Klage, die behauptet, das Unternehmen habe Sprachaufnahmen seiner Nutzer ohne deren ausdrückliche Zustimmung gesammelt und für die Weiterentwicklung seiner KI-Modelle verwendet. Laut der Klage würde Otter.ai die gesammelten Audiodaten ohne Genehmigung in sein Machine‑Learning‑System einspeisen, um die Genauigkeit seiner Spracherkennung zu verbessern.