Technologie

Das Herz der ADnota Produkte bildet die adnota Sprachsuchmaschine. Sie besteht im Wesentlichen aus vier Teilen: einer Merkmalsextraktion, der Endpunkterkennung, einer Metrik und der dynamischen, nichtlinearen Zeitanpassung.

Die Merkmalsextraktion arbeitet mit bekannten, bewährten Verfahren. Diese wurden an die speziellen Erfordernisse für den Einsatz in Handys angepasst.

Die ersten wesentlichen Neuentwicklungen fanden im Bereich der Metrik statt. Dazu wurden die wichtigsten der zahlreichen Verfahren zur Bildung eines Abstandswertes zwischen zwei Sprachmustern mit Hilfe einer eigens zu diesem Zweck bei adnota aufgenommen Sprachdatenbank untersucht. Dann wurden den einzelnen Sprachparametern Gewichte zugeordnet, welche anschließend mittels der "Evolutionsstrategie"^* optimiert wurden. Die so gefundenen Gewichtungen führen zu exzellenten Erkennungsraten und eignen sich für Sprachmuster beider Geschlechter und für alle untersuchten Sprachen gleichermaßen. Die mittels der simulierten Evolution gewonnene Metrik ist mit keinem der bekannten Verfahren direkt vergleichbar. Sie verwendet ähnlich wie künstliche neuronale Netze Summen von gewichteten Eingangsparametern. Im Gegensatz zu neuronalen Netzen wird aber in der derzeitigen Realisierung keine Sigmoidfunktion verwendet.

Die Suchergebnisse werden als geordnete Menge in Listenform dargestellt. Die Ordnung ergibt sich aus den Abstandswerten vom Suchmuster zu den Schlüsselworten in den Memos. Für die Behandlung der Ergebnisse von mehrstufigem Suchen wurden ein neues Verfahren entwickelt, welches Ähnlichkeiten mit den aus den Fuzzy-Mengen (unscharfen Mengen) bekannten Operationen hat. Während die Fuzzy-Logik bzw. die Fuzzy-Mengen Zugehörigkeitsfunktionen verwenden, erfolgen die Verknüpfungen bei mehrstufigem Suchen in der ADnota Suchmaschine anhand der Abstandswerte. Eine Defuzzifizierung findet nicht statt. Stattdessen werden dem Benutzer Ergebnislisten präsentiert.

Die derzeitigen Arbeiten konzentrieren sich auf die Verbesserung der nichtlinearen Zeitanpassung, sowie der Weiterentwicklung neuer Verfahren zur "unscharfen" Indizierung. Auch hier spielen die Fuzzy-Logik und Optimierungen mit Hilfe der "Evolutionsstrategie" ein zentrale Rolle.

Auf die entwickelten Verfahren wurden mehrere Patente angemeldet.

^*) Die "Evolutionsstrategie" ist ein an die natürliche Evolution angelehntes Optimierungsverfahren, welches in den 1960er und 70er Jahren von Prof. I. Rechenberg und seinen Mitarbeitern an der Technischen Universität Berlin entwickelt wurde.