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Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

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  1. Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: Stereo 07.12.17 - 13:49

    Ich hoffe, dass bald ein Unternehmen in Erscheinung tritt, dass sich gegen die Macht von Google und Amazon behaupten kann und kundenfreundlich, transparente Produkte auf den Markt bringt.

  2. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: Oktavian 07.12.17 - 14:10

    Das Problem zumindest beim derzeitigen Stand der Technik ist wohl, dass so ein Produkt eine Menge Technik im Hintergrund verlangt. Neben den Einmalkosten fallen laufende Kosten an, die irgendwie getragen werden müssen. Man muss also entweder ein Abo abschließen, oder wie bei Google, Amazon oder Microsoft mit Daten zahlen.

  3. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: 486dx4-160 07.12.17 - 14:28

    Oktavian schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Das Problem zumindest beim derzeitigen Stand der Technik ist wohl, dass so
    > ein Produkt eine Menge Technik im Hintergrund verlangt. Neben den
    > Einmalkosten fallen laufende Kosten an, die irgendwie getragen werden
    > müssen. Man muss also entweder ein Abo abschließen, oder wie bei Google,
    > Amazon oder Microsoft mit Daten zahlen.

    Welche laufenden Kosten? Die Anbindung an die Rechenzentren der Hersteller braucht's doch nur, damit die an deine Daten rankommen und zur Kundenbindung durch die Integration der jeweiligen Konzerndienste. Die Spracherkennung könnte ebenso direkt auf den Geräten laufen, die haben genug Rechenleistung. Für einen Addressbuch-/Kalender-/Mail-/Hausautomatisierungsserver erst recht.

  4. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: dododo 07.12.17 - 14:30

    Naja Hauptproblem ist momentan eigentlich die Spracherkennung, dann wäre auch eine lokale Lösung ohne Zugriff von Google und Co möglich (bzw. Google nur noch als Informationsplattform nutzbar).
    Alles andere ist auch heute schon lokal Umsetzbar: IoT Geräte werden in der Regel über einfache REST Schnittstellen (bei Hubs ala Hue) oder MQTT angesprochen, ebenso gibt es APIs für alle größeren Webdienste (für Wetter, Nachrichten, etc) auf die die jetzigen Lautsprecher ja auch zugreifen. Mit Home Assistant existiert auch eine Plattform die den Zugriff vereinheitlich und mit einer einzigen Konsistenten API den Zugriff darauf bietet.

    Für die Verbindung zwischen Sprache und APIs wird dann nur noch ein NLU Framework bennötigt, auch hierfür gibt es Lösungen z.B. snips.ai welche sich entsprechend anlernen lassen (bzw. schon fertige "skills" wie Amazon sie nennt bereitstellen) diese arbeitet auch mit Home Assistant zusammen.
    Nur für die eigentliche Spracherkennung gibt es meines Wissens noch keine Lösung welche in nötiger Qualität an die Dienste von (insbesondere) Google und Co heranreichen.
    Sollte das kommen kann man sich, entsprechende Kenntnisse vorausgesetzt, selbst eine Lösung zusammenstellen, es gibt auch kleine Startups die an solchen offenen Lösungen arbeiten für Leute die das nicht können/wollen, z.B. https://mycroft.ai/shop/ .

  5. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: Oktavian 07.12.17 - 14:50

    > Naja Hauptproblem ist momentan eigentlich die Spracherkennung, dann wäre
    > auch eine lokale Lösung ohne Zugriff von Google und Co möglich (bzw. Google
    > nur noch als Informationsplattform nutzbar).

    Das ist das Problem. Spachsynthese funktioniert schon einigermaßen gut lokal, allerdings auch noch weit entfernt von der Qualität aktueller Geräte mit Netzverbindung. Sehr schön hört man das bei Android-Handys, die sowohl lokal Sprache erzeugen können (mäßig) als auch per Netz zugespielt (wesentlich besser). Google hat kürzlich Sprachsynthese per maschinellem Lernen demonstriert, das war beeindruckend.

    Sprecherunabhängige Spracherkennung, also die Übersetzung von gesprochenem Wort in Text mit mäßiger Berücksichtigung des Kontext funktioniert lokal mit hoher Rechenleistung ganz gut. Sobald aber Sprechererkennung dazu kommt, Störgeräusche, andere redende Personen, wird es lokal schnell gruselig, da braucht man heute noch viel Leistung.

    Sprachinterpretation (was will der von mir) funktioniert auch lokal nur mit sehr eindeutigen Befehlen. Sobald die Person etwas vom vorgegebenen Schema abweicht, wird es direkt schwierig. Das geht online etwas besser, wenn auch nicht wirklich gut.

    Die dann folgenden Steueraufgaben sind natürlich simpel und könnten ohne weiteres lokal erledigt werden. Das ist der Kinderkram an der Lösung. Allerdings sind die netzgebundenen Lösungen für Nicht-Techniker häufig einfacher handhabbar.

  6. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: bazoom 07.12.17 - 16:43

    486dx4-160 schrieb:
    > Die Spracherkennung könnte ebenso direkt auf den Geräten laufen, die haben
    > genug Rechenleistung.

    Hm, ich frage mich ob das tatsächlich so ist.
    Meine aktuelle Karre hat Spracherkennung, die lokal funktioniert. Und die ist einfach mal völlig scheiße :/

  7. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: Sybok 07.12.17 - 17:01

    bazoom schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > 486dx4-160 schrieb:
    > > Die Spracherkennung könnte ebenso direkt auf den Geräten laufen, die
    > haben
    > > genug Rechenleistung.
    >
    > Hm, ich frage mich ob das tatsächlich so ist.
    > Meine aktuelle Karre hat Spracherkennung, die lokal funktioniert. Und die
    > ist einfach mal völlig scheiße :/

    Nein, das ist natürlich nicht so. Damit eine lokale Spracherkennung auch nur halbwegs brauchbar ist darf man die erstmal eine halbe Ewigkeit trainieren. Und auch dann kommt die niemals auch nur annähernd an die Qualität einer selbstlernenden Cloud-Spracherkennung ran, die täglich von Millionen Nutzern trainiert wird. Klar könnte man die Erkenntnisse aus Systemen wie Alexa, Cortana oder Siri zur Weiterentwicklung lokaler Spracherkennung nutzen, aber weshalb sollten die jeweiligen Unternehmen das tun?

  8. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: Oktavian 07.12.17 - 18:15

    > Nein, das ist natürlich nicht so. Damit eine lokale Spracherkennung auch
    > nur halbwegs brauchbar ist darf man die erstmal eine halbe Ewigkeit
    > trainieren.

    Das kann man machen und erhält Systeme wie DragonSpeech. Die arbeiten unter optimalen Umständen ziemlich gut, verwenden aber ein regelbasiertes Sprachmodell, das durch den Lerntext nur parametrisiert wird. Unter suboptimalen Umständen (Nebengeräusche, kein Mikrofon direkt vor dem Lippen, weitere Sprecher im Raum) versagen sie dann aber völlig.

    > Und auch dann kommt die niemals auch nur annähernd an die
    > Qualität einer selbstlernenden Cloud-Spracherkennung ran, die täglich von
    > Millionen Nutzern trainiert wird. Klar könnte man die Erkenntnisse aus
    > Systemen wie Alexa, Cortana oder Siri zur Weiterentwicklung lokaler
    > Spracherkennung nutzen, aber weshalb sollten die jeweiligen Unternehmen das
    > tun?

    Selbst das wird schwierig. Diese Systeme arbeiten eben nicht mit einem kleinen Sprachmodell, sondern mit einem System basierend auf maschinellem Lernen. Die dazu notwendige Datenbasis und Rechenpower ist heftig. Allerdings kann das System damit auch sehr viel Sprache sehr schnell interpretieren. Insofern lohnt es sich, so etwas zentral aufzubauen.

    Deutsche Autobauer arbeiten gerade an genau soetwas. Auch hier wird die Sprache zentral verarbeitet und nur noch das Ergebnis zum Auto geschickt. Lediglich wenn die Funkverbindung nicht verfügbar ist, wird eine lokale Interpretation versucht.

  9. Re: Solange Datenhändler diese Geräte vertreiben, bleiben sie für mich uninteressant.

    Autor: trapperjohn 08.12.17 - 07:47

    Oktavian schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------

    >
    > Selbst das wird schwierig. Diese Systeme arbeiten eben nicht mit einem
    > kleinen Sprachmodell, sondern mit einem System basierend auf maschinellem
    > Lernen. Die dazu notwendige Datenbasis und Rechenpower ist heftig.
    > Allerdings kann das System damit auch sehr viel Sprache sehr schnell
    > interpretieren. Insofern lohnt es sich, so etwas zentral aufzubauen.
    >

    Das maschinelle Lernen muss aber ja nicht "live" erfolgen - ich hoffe bspw. auf das Konzept von Mozilla:
    https://www.heise.de/newsticker/meldung/Mozilla-Common-Voice-Sprachsteuerung-fuer-alle-und-ohne-Rueckgriff-auf-die-Cloud-3904454.html

    Community-getriebenes maschinelles Lernen, dann offline Spracherkennung anhand der gewonnenen Daten. Aber solange Alexa & Co. Cloud-Wanzen sind, kommt mir sowas (leider) nicht ins Haus...

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