Digitalizaciski koncept - Wužiwarske přinoški [hsb]

Thema:Znw1n30xv06m6s96

2026-10-23T10:03:52Z

Měrko Šenk (diskusija | přinoški) kommentierte auf „Spam – wužiwarske strony“ (Witaj Michał a wutrobny dźak - ja sym sebi 2 wužiwarske strony stworił (před 2 - 3 tydźenjemi) takrjec jako předłohu. Tam pisam nowu wersij…).

12.3 Digitalisierung des Kulturerbes

2026-10-20T16:24:57Z

Měrko Šenk: /* 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes */

= 1 Einleitung =
Die Digitalisierung von sorbischem Kulturerbe ist eine historische Chance für uns Sorben, eine Chance, unser kulturelles Erbe neu zu entdecken, es für kommende Generationen zu erhalten, für eine breitere Öffentlichkeit zugänglich zu machen und dabei die eigene Deutungshoheit zu stärken. Das erfordert neben Mut, einer klaren gemeinsamen Vision, starker Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Akteuren auch die notwendigen Ressourcen in Form von Personal mit entsprechenden Kompetenzen, passender Technik sowie einer nachhaltig gesicherten Finanzierung.

Im folgenden Abschnitt werden Zielbilder für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes entworfen mittels lang- und kurzfristiger Visionen sowie konkreter Ziele.

== 1.1 Visionen und Ziele für die sorbische digitale Welt ==
'''Vision 2035'''<br />
''Sorbisches materielles und immaterielles Kulturerbe ist systematisch digital erfasst, rechtssicher und langfristig gesichert, leicht auffindbar, offen nutzbar und wird aktiv von Interessierten genutzt.''

'''Konkrete Ziele'''<br />
Bis 2032 ist ein tragfähiges, finanziell und organisatorisch abgesichertes Modell etabliert, das:
* Ein zentrales (oder föderiertes) digitales Langzeitarchiv nach OAIS-Referenzmodell betreibt,
* klare Zuständigkeiten, Prozesse und Budgets definiert,
* regelmäßige Qualitätssicherung und Technik-Updates vorsieht.

Bis 2030 sind wichtige sorbische Kulturerbe-Bestände (Kernbestände nach fachlicher Festlegung) in hoher Qualität digitalisiert, beschrieben und im Langzeitarchiv gesichert.

Bis 2028 liegt eine institutionenübergreifende Übersicht über relevante Kulturerbe-Bestände (analog und digital, materiell und immateriell) vor, einschließlich einer Prioritätenliste für die Digitalisierung.

Bis 2028 existiert ein zentrales, nutzerfreundliches „Sorbisches Kulturerbe-Portal“, das:
* Suchzugang über alle teilnehmenden Institutionen ermöglicht,
* grundlegende Inhalte frei zugänglich bereitstellt,
* mehrsprachige Oberflächen anbietet (Deutsch, Obersorbisch, Niedersorbisch, Englisch).

= 2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“ =
Das Ziel in diesem Themenbereich ist es, sorbisches Kulturerbe digital zu verwalten und damit langfristig für Recherche, Nutzung und Präsentation vorzuhalten.

Im Abschnitt "IST-Analyse“ werden die folgenden Fragen beantwortet: Was ist sorbisches Kulturerbe und was zählt alles dazu? Welche Schritte durchläuft ein Kulturgut, um zum digitalen Kulturerbe zu gehören? Wie können die digitale Verwaltung, Archivierung, Nutzung und Präsentation von Kulturgütern umgesetzt werden?

Die grundlegenden Terminologien des Kulturerbes sollen im Folgenden festgelegt werden.

== 2.1 Terminologie – von Kultur zu Kulturerbe ==
In diesem Abschnitt werden die Begriffe rund um das Kulturerbe grundlegend definiert. Es soll ein Verständnis über die Begriffe Kultur, kulturelle Ausprägung, Kulturgut und Kulturerbe erreicht werden.

[[Dataja:Wobraz_K1.png|center|260px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNpF0UtuwyAQBuCroFlaTuRHTGMvKuWxq7pqV627IGZso2CIMChtk9ymN-nFimmasmJGfP-AOEGjOUIFrdTHpmfGkudtrWpF_Fq9RtGDk9aZKHojU-_aJ7PZ_bmGgSnR4mgFejaKpidC1XAmq8zDfYAoJZKVG7lxzX5stRl81C0_uwYdheGEubHD4_dXLy1hcpyC1rcLdM4GOLH1Ve2E5Gj9TPLkhgEnsLkBNDsMAmLojOBQWeMwhgHNwKYSTuFBYHucbOW3HFvmcQ21unh2YOpF6-FPGu26HqrW381X7sCZxa1gnWH_R1BxNBvtlIUqTUMEVCd49xVdzpeLMs1pXmRFXiY0hg-o8iyZL_LFXZaVSTJ1LzF8hqHJnBZ5WhZLWt5RmtIsBuTCavP4-2Hh3y4_NXaMmw hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.1.1 Kultur ===
Kultur bezeichnet hier die Gesamtheit aller '''vom Menschen geschaffenen und erlernten Ausdrucksformen''' des Lebens, die auf gemeinsamen Werten und Verhaltensweisen beruhen.<ref name="wiki-kultur">URL: https://de.wikipedia.org/wiki/Kultur</ref> Dazu zählen '''materielle Ergebnisse''' (z. B. Kunstwerke, Technik) ebenso wie '''immaterielle Praktiken''' (Sprache, Bräuche, Wissen). Kultur umfasst laut der UNESCO geistige, materielle, intellektuelle und emotionale Merkmale, die eine Gesellschaft oder soziale Gruppe kennzeichnen.<ref name="mondiacult">UNESCO 1982: Mexico City Declaration on Cultural Policies (MONDIACULT). URL: https://www.lacult.unesco.org/docc/1982_MONDIACULT.pdf</ref> <ref name="cultureaction">Culture Action Europe 2024: The State of Culture report. URL: https://cultureactioneurope.org/de/news/the-state-of-culture-report-published, abgerufen am 01.10.2025.</ref> Sie ist dynamisch und wird von jeder Generation neu gestaltet.

Das deutsche Wort „Kultur“ ist eine Eindeutschung des lateinischen Worts „cultura“. Dieses bedeutet ursprünglich „Bebauung, Bearbeitung, Bestellung, Pflege“ und meinte sowohl die physische Bearbeitung als auch die Pflege geistiger Güter, z. B. der Sprache.

=== 2.1.2 Kulturelle Ausdrucksform ===
Eine kulturelle Ausdrucksform ist eine '''konkrete, gegenwärtige oder historische, Manifestation von Kultur''', bspw. eine Zeichnung, eine Tracht oder ein Lied: Sie macht die Kultur sichtbar und erlebbar. Im engeren Sinne ist es eine Ausdrucksweise, die aus der Kreativität einer Person, Gruppe oder Gesellschaft entsteht und '''kulturellen Inhalt''' trägt (symbolische Bedeutung, künstlerische Dimension, kulturelle Werte).<ref>Österreichische UNESCO-Kommission 2007: Übereinkommen zum Schutz und zur Förderung der Vielfalt kultureller Ausdrucksformen, Art. 4, Seite 13. URL: https://www.unesco.at/fileadmin/Redaktion/Publikationen/Publikations-Dokumente/2005er_UNESCO-Convention_German.pdf, abgerufen am 22.09.2025.</ref> Sie wird innerhalb und zwischen Gemeinschaften weitergegeben.

Alle kulturellen Ausdrucksformen bilden einen wesentlichen Kern von Kultur, aber Kultur enthält auch latente Dimensionen (Werte, Normen, Vorannahmen etc.), die nicht unmittelbar als Ausdrucksform erscheinen.

=== 2.1.3 Kulturgut ===
Ein „Kulturgut“ ist '''eine einzelne kulturelle Ausdrucksform''', der ein '''besonderer kultureller Wert zugemessen wird''' (durch Anerkennung, Schutz, Bedeutung). Es ist somit ein Erzeugnis menschlicher Kreativität oder Zeugnis menschlichen Lebens, welches '''Bedeutung für die Kultur einer Gemeinschaft''' hat und daher '''Bestand haben und bewahrt werden soll'''.

Die '''Summe aller Kulturgüter''' einer Gemeinschaft wird als dessen '''Kulturerbe''' bezeichnet.

=== 2.1.4 Kulturerbe ===
Kulturerbe ist die '''Summe der materiellen und immateriellen Ausdrucksformen''' (= Kulturgüter) einer Kultur, die als „'''bewahrenswert'''“ anerkannt wurden. International umfasst das u. a. das '''Welterbe''' (Denkmäler, Ensembles, Stätten)<ref>UNESCO (1972), Welterbekonvention, Art. 1. URL: https://www.dnk.de/wp-content/uploads/2021/02/1972_DNK_UNESCO-Welterbekonvention.pdf (abgerufen am 11.09.2025).</ref> und das '''Immaterielles Kulturerbe''' (Praktiken, Wissen).<ref>Deutsche UNESCO-Kommission o. J.:, Übereinkommen zur Erhaltung des immateriellen Kulturerbes (dt. Ausgabe). URL: https://www.unesco.de/assets/dokumente/Deutsche_UNESCO-Kommission/02_Publikationen/Publikation_UNESCO-%C3%9Cbereinkommen_zur_Erhaltung_des_immateriellen_Kulturerbes_01.pdf, (abgerufen am 11.09.2025).</ref>

Ob etwas „zum Kulturerbe“ zählt, ist Ergebnis von Bewertung, Diskurs und teils formellen Verfahren. Dem Sorbischen Kulturregister (SKR) zufolge ist „sorbisch-wendisches Kulturerbe“ eine Zuschreibung, die durch Gesellschaft, Museen, Archive und Wissenschaft erfolgen kann.<ref>Sorbisches Institut 2025: Konzept für ein Sorbisches Kulturregister (SKR). URL: https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/00_Zweite-aktualisierte-Fassung_Konzept_Sorbisches-Kulturregister_20.11.2025.pdf, abgerufen am 20.11.2025.</ref>

=== 2.1.5 Abgrenzung: Kultur und Kulturerbe ===
'''Kultur / Kulturelle Ausdrucksform''' sind als Begriffe weiter gefasst als '''Kulturgut / Kulturerbe'''. Kulturelle Ausdrucksformen umfassen alles Gelebte und Gestaltete einer Gemeinschaft in Gegenwart und Vergangenheit, während Kulturgut / Kulturerbe diejenigen kulturellen Güter und Traditionen meint, denen eine Bedeutung beigemessen wurde und die als bewahrens- und weitergebenswert erkannt wurden. Kultur ist der „aktuelle“ kreative Prozess (einschließlich Popkultur, Alltagskultur), Kulturerbe der daraus überkommene Schatz. Dennoch sind die Grenzen fließend: Was heute nur Kultur ist, kann morgen zum Kulturerbe erklärt werden – abhängig von Wertzuschreibung und Diskurs.

Im Rahmen dieses Dokuments werden für den sorbischen Kontext die Begriffe '''„kulturelle Ausdrucksform“''' und '''„Kulturgut“''' weitgehend '''synonym''' verwendet, sofern nicht ausdrücklich anders gekennzeichnet. Hintergrund ist, dass die Gesamtzahl der identifizierbaren kulturellen Ausdrucksformen einer kleinen Minderheit wie der Sorben/Wenden im Vergleich zu großen Mehrheitsgesellschaften überschaubar ist. Zugleich ist der Anteil dieser Ausdrucksformen, denen in der Community ein besonderer Wert beigemessen wird und die daher faktisch als Kulturgut wahrgenommen und behandelt werden, sehr hoch: Ein großer Teil des gelebten kulturellen Repertoires wird als identitätsstiftend und bewahrenswert verstanden und damit dem Kulturerbe zugerechnet.

== 2.2 Klassifizierung von Kulturgütern ==
Im Folgenden soll eine griffige Klassifizierung von Kulturgütern entwickelt werden, so dass pro Kulturgut-Klasse später auf die Besonderheiten ihrer Digitalisierung eingegangen werden kann.

[[Dataja:Wobraz_K2.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNptlM9u00AQxl9ltFWoFDlp_C9OjISU2KSgUCq1BSRIDxt77Syxd6v1mkKjSDwBlThw4YCEeuXOoeLSN-EF4BHYjZOQQG67-32_2ZnZsWco4jFBPqrVZpRR6cNsP8n4ZTTBQu7rHVP66QWOKEvV3nQM2BeYTf8eea35fF6rjdiIrUl4cjJiAMPDV_X6sMxkKdJS1uvnvu9PtRGgp5ReE46wJIKSLIOf779CycbkkqQZjSb1Ovz-cv351_drDWGN9BXS_xfZBj7dLoGxBgIFBE14nOcrZGH68E07Iu0IlSNsQkhTKnGlfvyh1bjKcngIjcYD6G2s-xvrYGMdLuuqAFOXZ0IflzFh0xxn5OBU3t1ISZhqw6KaKpo29k04jSaCJrLq0oZsa9mCAZc8FTihhBnQp1ksxd1NSsS22dFmG3oMZzwl0HveONtlc7XNATtsHI9fk6kkC3nRsKoqnVNgwrFQaUOvLGJRRtMi4SJfZ790WtppQYhFIVV7CYsJDO9uWbEMujbqOgIbTqgsddB7MCD_eXT6gQMvaFEQBlclPMVqcA6eMfqGiKLMt926isCFM4FjKiln-voCHmEWXxIxXZcUVo-jSwrVe3DBGvHqtc83DLqS0FpNAi3wRluiDBdFSBIYQ0KzzN_r265jPjQinnHh7yVJYhRS8ClZKfe3KLyk2oHneuEuqlK2qWhJWYPOwGnvoiplm4qXVMd17V5rF1UpikIGSgWNkS9FSQyUE5FjvUUzHXGE5ITkZIR8tYxJgtVXPEIjNlfYBWYvOc9XpOBlOkF-grNC7cqLWPUupFjNa74-FXo0RMBLJpFvWtYiCPJn6C3yG7bTNO2u6Tidrue0W13HQO_Usdtquuqg1bG6TtvzPNuZG-hqcXGr2baV5NhuyzId13XbBiJqDrg4qn5ni7_a_A_W9oMu hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.2.1 A. Materiell - unbeweglich 🏛️ ===
„Materiell - unbeweglich" bezeichnet ortsfeste Kulturobjekte wie Bauwerke, Ensembles, Gebäudekomplexe und Stätten/Kulturlandschaften, wie sie in Art. 1 der UNESCO-Welterbekonvention als Kategorien des kulturellen Erbes definiert sind.<ref>UNESCO World Heritage Centre o. J.: Convention Concerning the Protection of the World Cultural and Natural Heritage, Artikel 1. URL: https://whc.unesco.org/en/conventiontext/, abgerufen am 01.10.2025.</ref>

=== 2.2.2 B. Materiell - beweglich 🖼️ ===
Die Kategorie „Materiell - beweglich" umfasst bewegliche Sachen bzw. Sachgesamtheiten von kulturellem Wert (z. B. Objekte, Sammlungen), wie sie das deutsche Kulturgutschutzgesetz (§ 2 KGSG)<ref>Deutschland 2016: Kulturgutschutzgesetz (KGSG), § 2. URL: https://www.buzer.de/2_KGSG.htm, abgerufen am 01.10.2025.</ref> als „Kulturgut“ beschreibt.
* B1 '''Schriftgut''' - Bücher, Zeitungen, Handschriften, Archivgut, Graphiken, Pläne, Karten
* B2 '''Fotografien & Bildträger'''
** Fotografisch erzeugte statische Bildträger, auch Stillbildträger genannt, z. B. Positive/Negative auf Film/Platte/Photopapier, Dias, Abzüge, Mikrofilm/-fiche und vergleichbare fotografische Repro-Träger.
* B3 '''Analoge AV-Träger''' (Audio/Video/Film)
** Analoge zeitbasierte Medien, z. B. Magnetton (Tonband, Kassette), Schallplatte, Videobänder, Film.
* B4 '''3D-Objekte''' - Gegenstände, „sachkulturelle Artefakte“<ref>Sorbisches Institut o. J.: Konzept zum Digitalisierungszentrum am Sorbischen Institut, S. 24.
(Unveröffentlichtes Konzeptpapier; interne Projektunterlage.)</ref>

=== 2.2.3 C. Immateriell 🎭 ===
Meint lebendige Praktiken, Darstellungen, Ausdrucksformen, Ideen, Werte, Wissen und Fertigkeiten, die von Gemeinschaften getragen und weitergegeben werden, gemäß der folgenden 5 UNESCO ICH-Domänen.<ref>UNESCO o. J.: Intangible Cultural Heritage – Five Domains. URL: https://ich.unesco.org/doc/src/01857-EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* C1 '''Orale Traditionen/Ausdrucksformen''' - Sprache, Gesangstraditionen
* C2 '''Darstellende Künste''' - Musik, Tanz, Theater
* C3 '''Rituale & Feste''' - Bräuche und soziale Praktiken des Kalenders und Lebenslaufs
* C4 '''Wissen & Praktiken''' zu Natur & Universum - Heil- und Sammelkenntnisse, ökologisches und astronomisches Wissen, Glaube, Religion
* C5 '''Traditionelles Handwerk''' - Techniken, Werkzeuge und Gestaltungsmuster

=== 2.2.4 D. Digital 💾 ===
Bezeichnet in digitaler Form vorliegende Ressourcen menschlichen Wissens und Ausdrucks. Diese können sowohl born-digital sein als auch digitalisierte Repräsentationen von materiellen und immateriellen Kulturgütern.<ref>UNESCO 2003: Charter on the Preservation of Digital Heritage. URL: https://www.unesco.org/en/legal-affairs/charter-preservation-digital-heritage, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* D1 '''Born-digital''' (ursprünglich digital erzeugt, kein analoges Original), z. B. Webseiten, Social-Media-Beiträge, Software, Apps, Spiele, digitale Fotos/Audio/Video.
* D2 '''Digitalisate''' - Digitalisierte Repräsentationen/Derivate aus den Klassen A, B und C.

== 2.3 Begriffe und Kernfunktionen ==
Die vorherigen Abschnitte haben geklärt, was unter Kulturerbe verstanden wird und welche Arten von Kulturgütern unterschieden werden. Bevor der nachfolgende Abschnitt den Prozess der Kulturerbe-Digitalisierung beschreibt, werden in diesem Abschnitt die dafür wichtigsten Arbeitsbegriffe und Funktionen erläutert. Der Abschnitt soll dabei die Frage beantworten: Welche Arbeitsabläufe und Funktionen sind notwendig, damit Kulturgüter nicht nur digital erfasst, sondern auch gefunden, verstanden, gesichert und genutzt werden können?

Die Erläuterungen sollen eine gemeinsame und leicht verständliche Grundlage schaffen für alle, die an der Digitalisierung von Kulturerbe interessiert sind.

=== 2.3.1 Vom Kulturgut zur digitalen Repräsentation ===
Dieser Abschnitt erklärt, was bei einer Digitalisierung entsteht und wie sich das digitale Ergebnis vom ursprünglichen Kulturgut unterscheidet.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Digitalisierung von Kulturerbe'''
| Digitalisierung bezeichnet in diesem Konzept den gesamten zusammenhängenden Prozess: Kulturgüter erfassen, beschreiben und bewerten, digitale Repräsentationen erzeugen oder übernehmen, ihre Qualität prüfen, sie sichern und für die Nutzung zugänglich machen.<ref name="DFG2016">Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2016: Praxisregeln „Digitalisierung“, insbesondere S. 13 und 41-44. URL: https://www.dfg.de/resource/blob/176108/898bf3574ad0ff3b1db525fa7d04c86c/12-151-v1216-de-data.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref> Bei ursprünglich digital entstandenen Kulturgütern – auch ''born digital'' genannt – entfällt die Überführung aus einem analogen Original; die weiteren Aufgaben bleiben bestehen.
|-
| '''Digitalisat und digitale Repräsentation'''
| Ein '''Digitalisat''' ist ein digitales Abbild eines analogen Kulturguts, beispielsweise ein Scan einer Handschrift oder ein Foto eines Museumsobjekts. Der weitere Begriff '''digitale Repräsentation''' umfasst auch Audio-, Video- oder 3D-Dokumentationen einer immateriellen kulturellen Praxis. Die digitale Repräsentation ersetzt weder das materielle Kulturgut noch die lebendige Praxis.
|-
| '''Masterdatei und Nutzungsderivat'''
| Die '''Masterdatei''' ist die möglichst hochwertige und qualitätsgeprüfte Ausgangsdatei. Sie wird für die langfristige Sicherung und spätere Bearbeitungen aufbewahrt. Ein '''Nutzungsderivat''' ist eine daraus erzeugte, an einen bestimmten Zweck angepasste Datei, beispielsweise ein kleineres Bild für eine Internetseite.
|-
| '''Digitales Objekt'''
| Als '''digitales Objekt''' wird in diesem Konzept eine zusammengehörige digitale Einheit bezeichnet. Sie kann aus einer oder mehreren Dateien, den zugehörigen Metadaten und ihren Verknüpfungen bestehen. Ein digitales Objekt kann ein Digitalisat oder ein ursprünglich digital entstandenes Kulturgut sein.
|}

''Beispiel:'' Das verzierte sorbische Osterei bleibt das materielle Kulturgut. Hochauflösende Fotografien, ein 3D-Modell und die dazugehörigen Beschreibungen bilden gemeinsam seine digitale Repräsentation.

=== 2.3.2 Vier Kernfunktionen ===
Als '''Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung''' werden im Folgenden vier dauerhaft zu erfüllende Aufgabenbereiche bezeichnet. Sie beschreiben, was für eine nachhaltige Digitalisierung von Kulturerbe geleistet werden muss, unabhängig davon, welche Institution oder welches technische System die jeweilige Funktion übernimmt.

{| class="wikitable"
! Kernfunktion
! Typische organisatorisch-technische Umsetzung
! Hauptaufgabe
|-
| '''Nachweisen, beschreiben und verknüpfen'''
| Register oder Katalog
| Macht sichtbar, welche Kulturgüter vorhanden sind, wo sie sich befinden und in welchem Zusammenhang sie stehen. Ein Registereintrag kann bereits bestehen, bevor ein Digitalisat angefertigt wurde.
|-
| '''Digitalisieren und Qualität sichern'''
| Digitalisierungszentrum oder Digitalisierungsdienst
| Erzeugt bzw. übernimmt digitale Repräsentationen, prüft sie und bereitet Dateien und Metadaten für die weitere Verarbeitung vor. Geliefert werden bspw. geprüfte Masterdateien und Nutzungsderivate.
|-
| '''Langfristig erhalten'''
| Repositorium oder digitales Langzeitarchiv
| Übernimmt Dateien und Metadaten, speichert und verwaltet sie und erhält sie über technische und organisatorische Veränderungen hinweg dauerhaft nutzbar.
|-
| '''Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen'''
| Präsentations- und Nutzungssystem
| Führt beschreibende Informationen und digitale Medien für Nutzerinnen und Nutzer zusammen. Es ermöglicht beispielsweise Suche, Anzeige, Kontextualisierung, Vermittlung und – soweit zulässig – Nachnutzung.
|}

Diese '''Kernfunktionen''' beschreiben zunächst nicht zwingend getrennte Institutionen oder Systeme. Eine Einrichtung kann mehrere Kernfunktionen übernehmen. Umgekehrt kann eine Kernfunktion auf mehrere Einrichtungen oder technische Systeme verteilt sein. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten, verlässliche Übergaben und gemeinsame Standards.

Vereinfacht lässt sich das Zusammenspiel so zusammenfassen:
# Das '''Register oder der Katalog''' beschreibt und verknüpft das Kulturgut.
# Der '''Digitalisierungsdienst''' erzeugt und prüft seine digitale Repräsentation.
# Das '''Repositorium oder digitale Archiv''' übernimmt und erhält die Dateien.
# Das '''Präsentationssystem''' führt Beschreibungen und Medien für die Nutzung zusammen.

Die konkrete Ausgestaltung kann zentral, dezentral oder als Verbund mehrerer Systeme erfolgen.

=== 2.3.3 Register ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie Kulturgüter so erfasst, beschrieben und verknüpft werden, dass sie eindeutig zugeordnet, wiedergefunden und nach einheitlichen Regeln weiterverarbeitet werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Erschließung, Verzeichnung und Registrierung'''
| '''Erschließung''' ist der übergeordnete Vorgang, bei dem ein Kulturgut identifiziert, beschrieben und in seinen Zusammenhang eingeordnet wird. '''Verzeichnung''' bezeichnet seine strukturierte dokumentarische Beschreibung. '''Registrierung''' bedeutet die Aufnahme in ein konkretes Register, einen Katalog oder ein Sammlungssystem. Ein Kulturgut kann bereits registriert werden, bevor ein Digitalisat vorhanden ist.
|-
| '''Metadaten'''
| Metadaten sind strukturierte Informationen über ein Kulturgut und seine digitalen Repräsentationen. Dazu gehören beispielsweise Titel, Herkunft, beteiligte Personen, Ort, Zeit, kultureller Kontext, Rechte, Dateieigenschaften und Bearbeitungsschritte. Je nach Zweck werden beschreibende, technische, rechtliche und erhaltungsbezogene Metadaten unterschieden. Sie machen Kulturgüter auffindbar, verständlich, verwaltbar und langfristig nutzbar.<ref name="PREMIS">Library of Congress o. J.: PREMIS – Preservation Metadata: Implementation Strategies. Internationaler Standard für Erhaltungsmetadaten. URL: https://www.loc.gov/standards/premis/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Persistenter Identifikator'''
| Ein '''persistenter Identifikator''' ist eine dauerhafte und eindeutige Kennung für ein Kulturgut, einen Datensatz oder eine digitale Ressource. Die Kennung bleibt bestehen, auch wenn sich der technische Speicherort oder die Internetadresse ändern. Dadurch können Kulturgüter dauerhaft zitiert und zwischen Systemen verknüpft werden.<ref name="DFG2016" />
|}

Metadaten sind keine bloße Beigabe zu einer Datei. Ohne ausreichende Beschreibungen kann ein Digitalisat zwar technisch vorhanden sein, später aber kaum gefunden, verstanden oder zuverlässig zugeordnet werden.

=== 2.3.4 Digitalisierungsdienst und Archiv ===
Die folgende Tabelle erklärt was erforderlich ist, damit Kulturgüter digitalisiert werden und nicht nur heute gespeichert sind, sondern auch nach technischen und organisatorischen Veränderungen noch gefunden, verstanden und genutzt werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Repositorium'''
| Ein '''Repositorium''', auch ''Repository'' genannt, ist eine verwaltete technische Umgebung, in der digitale Objekte und ihre Metadaten übernommen, gespeichert, geordnet, verwaltet und bereitgestellt werden. Ein Repositorium kann Teil eines digitalen Archivs sein. Nicht jedes Repositorium erfüllt jedoch automatisch alle Anforderungen der Langzeiterhaltung.
|-
| '''Digitales Archiv oder digitales Langzeitarchiv'''
| Ein digitales Archiv ist mehr als ein Server oder ein Speicherprogramm. Es verbindet eine verantwortliche Organisation, fachkundiges Personal, Regeln, Arbeitsabläufe und technische Systeme. Es übernimmt die Verantwortung dafür, digitale Informationen langfristig zu erhalten und für festgelegte Nutzergruppen zugänglich zu machen. Das internationale Referenzmodell '''Open Archival Information System''' (OAIS, offenes Archiv-Informationssystem) bietet hierfür einen fachlichen Rahmen.<ref name="OAIS2024">Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3, insbesondere S. 1-1–1-2 und 2-1–2-2. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Ingest oder kontrollierte Übernahme'''
| '''Ingest''' bezeichnet die kontrollierte Übernahme digitaler Dateien und Metadaten in ein Repositorium oder digitales Archiv. Dabei werden beispielsweise Vollständigkeit, Dateiformate, Metadaten und Dateiintegrität geprüft und die Übernahme dokumentiert.
|-
| '''Langzeitverfügbarkeit und digitale Langzeiterhaltung'''
| '''Langzeitverfügbarkeit''' ist das Ziel, digitale Inhalte über technische und organisatorische Veränderungen hinweg auffindbar, lesbar, verständlich und nutzbar zu halten. '''Digitale Langzeiterhaltung''' bezeichnet die dafür notwendigen fortlaufenden Maßnahmen. Dazu können mehrere Speicherorte, regelmäßige Prüfungen, Formatüberwachung, technische Migrationen und eine nachvollziehbare Dokumentation gehören. „Langfristig“ bezeichnet dabei keine feste Zahl von Jahren, sondern einen Zeitraum, in dem mit veränderten Technologien, Formaten und Nutzungsanforderungen gerechnet werden muss.<ref name="OAIS2024" />
|-
| '''Datensicherung oder Backup'''
| Ein '''Backup''' ist eine zusätzliche Sicherungskopie, aus der Dateien nach einem Verlust oder technischen Ausfall wiederhergestellt werden können. Backups sind notwendig, ersetzen aber keine Langzeiterhaltung: Sie regeln allein noch keine dauerhaften Zuständigkeiten, Metadaten, Formatüberwachung, Integritätsprüfungen oder langfristige Zugänglichkeit.<ref name="DPCStorage">Digital Preservation Coalition o. J.: Digital Preservation Handbook – Storage. URL: https://www.dpconline.org/handbook/organisational-activities/storage, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Integrität und Authentizität'''
| '''Integrität''' bedeutet, dass unbeabsichtigte Veränderungen oder Beschädigungen einer Datei erkannt werden können. Dafür werden häufig Prüfsummen verwendet - digitale Kontrollwerte, die regelmäßig verglichen werden. '''Authentizität''' bedeutet, dass Herkunft, Identität und Bearbeitungsgeschichte eines digitalen Objekts nachvollziehbar sind und belegt werden kann, dass es das ist, was es zu sein vorgibt.
|-
| '''Dateiformat und Datenformat'''
| Ein '''Dateiformat''' legt den technischen Aufbau einer einzelnen Datei fest. Ein '''Datenformat''' beschreibt, wie Informationen strukturiert und zwischen Systemen ausgetauscht werden. Gut dokumentierte, verbreitete und möglichst offen beschriebene Formate erleichtern den Austausch und die langfristige Nutzung. Sie ersetzen jedoch keine aktive Langzeiterhaltung.
|}

'''Merksatz:''' Speichern ist nicht dasselbe wie langfristiges Erhalten. Auch ein vorhandenes Backup ist noch kein digitales Langzeitarchiv.

=== 2.3.5 Präsentationssystem ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie aus langfristig gesicherten Dateien ein digitales Kulturerbe wird, das von Menschen gefunden, verstanden und sinnvoll genutzt werden kann.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Zugänglichmachung und Präsentation'''
| '''Zugänglichmachung''' bedeutet, dass digitale Objekte auffindbar und im rechtlich sowie technisch zulässigen Umfang abrufbar sind. '''Präsentation''' geht darüber hinaus: Inhalte werden ausgewählt, miteinander verknüpft, erklärt und für bestimmte Zielgruppen vermittelt. Dazu gehören verständliche Kontextinformationen, klare Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. Abhängig von Rechten, personenbezogenen Daten oder kulturellen Schutzbedarfen kann der Zugang offen oder eingeschränkt sein.
|-
| '''Nutzung und Nachnutzung'''
| '''Nutzung''' umfasst beispielsweise das Betrachten, Lesen, Anhören, Erforschen oder Vermitteln eines digitalen Kulturguts. '''Nachnutzung''' bedeutet seine weitere Verwendung in einem neuen Zusammenhang, etwa in Bildung, Forschung, Publikationen, Ausstellungen, Anwendungen oder kreativen Werken. Dafür werden geeignete Dateien, verständliche Metadaten und klare Rechteinformationen benötigt.
|-
| '''Rechteinformation und Lizenz'''
| Eine '''Rechteinformation''' beschreibt den rechtlichen Status eines digitalen Objekts und mögliche Einschränkungen seiner Nutzung. Eine '''Lizenz''' räumt durch eine dazu berechtigte Person oder Institution konkrete Nutzungsrechte ein. Ein allgemeiner Rechtehinweis ist daher nicht automatisch eine Lizenz.<ref name="RightsReuse">RightsStatements.org o. J.: Standardisierte Rechtehinweise für online verfügbares Kulturerbe. URL: https://rightsstatements.org/de/, abgerufen am 16.07.2026. Creative Commons 2025: Recommended Licenses and Tools for Cultural Heritage Content. URL: https://creativecommons.org/2025/07/09/recommended-licenses-and-tools-for-cultural-heritage-content/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Interoperabilität'''
| '''Interoperabilität''' bezeichnet die Fähigkeit von Systemen und Organisationen, Daten auszutauschen und in gleicher Bedeutung zu verstehen. Dafür werden gemeinsame Metadatenmodelle, Begriffe, Identifikatoren und technische Schnittstellen benötigt. So können beispielsweise Register, Repositorien, Präsentationsportale und externe Kulturplattformen miteinander verbunden werden.<ref name="EuropeanaEDM">Europeana o. J.: Metadata – Europeana Data Model (EDM, Europeana-Datenmodell). URL: https://pro.europeana.eu/page/metadata, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|}

Digitalisierte Inhalte entfalten ihren kulturellen und gesellschaftlichen Nutzen erst dann vollständig, wenn sie auffindbar, verständlich, rechtlich klar und für unterschiedliche Zielgruppen tatsächlich verwendbar sind.

Der folgende Abschnitt 2.4 beschreibt, wie diese Kernfunktionen innerhalb des gesamten Prozesses der Kulturerbe-Digitalisierung zusammenwirken.

== 2.4 Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe ==
Die Digitalisierung von Kulturgut ist kein rein technischer Arbeitsschritt, sondern ein vielschichtiger, oft langfristiger Prozess, der bereits mit der Wahrnehmung und Identifikation einer kulturellen Ausdrucksform beginnt. Ziel dieses Abschnitts ist es, diesen Gesamtprozess systematisch darzustellen: von der gelebten Kultur über das identifizierte Kulturgut bis hin zur digital nutzbaren Repräsentation.

Die hier entwickelte Prozessdarstellung soll als praxisorientierter Überblick dienen für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes. Sie berücksichtigt die Anforderungen sorbischer Einrichtungen ebenso wie die international etablierten Referenzmodelle und Standards, darunter:
* das OAIS-Referenzmodell (ISO 14721) für digitale Archivierung<ref>Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das DCC Curation Lifecycle Model für kuratorische Entscheidungsprozesse<ref>Higgins 2008: The DCC Curation Lifecycle Model. International Journal of Digital Curation, 3(1), 134-140. URL: https://ijdc.net/index.php/ijdc/article/view/48, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das Spectrum-Modell für museale Objektverwaltung<ref>Collections Trust 2022. Spectrum 5.1 - The UK Museum Collections Management Standard. URL: https://collectionstrust.org.uk/spectrum/spectrum-5, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* die UNESCO-Leitlinien zur Inventarisierung immateriellen Kulturerbes<ref>UNESCO 2024: Operational Directives for the Implementation of the Convention for the Safeguarding of the Intangible Cultural Heritage (10.GA). URL: https://ich.unesco.org/doc/src/ICH-Operational_Directives-10.GA_EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* sowie technische Vorgaben wie die DFG-Praxisregeln Digitalisierung<ref>Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2022: Praxisregeln Digitalisierung (aktualisierte Fassung). URL: https://www.ulb.hhu.de/fileadmin/redaktion/ULB/Documents/Infomaterial/DFG_Praxisregeln_Digitalisierung_Aktualisierte_Fassung2022.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref> und die FADGI-Richtlinien<ref>Federal Agencies Digital Guidelines Initiative (FADGI) 2023: Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials – Still Image, 3rd ed. URL: https://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-technical.html, abgerufen am 01.10.2025.</ref>.

In der Folge soll der „Lebenslauf“ eines Kulturguts dargestellt werden, also der Weg, den ein Objekt oder eine kulturelle Praxis vom Zeitpunkt der Entstehung über die Erfassung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Veröffentlichung in einem digitalen Präsentationsmodul durchläuft.
Hierfür erläutert der folgende Abschnitt die einzelnen Prozessschritte im Detail, jeweils mit Akteuren und Beispielen.

=== 2.4.1 Vorüberlegungen zum Prozess ===
Im hier vorgestellten Prozess wird auf eine harte, systematische Filterung verzichtet, welche kulturellen Ausdrucksformen „nur“ Kultur und welche bereits Kulturgut sind. Ein solcher Bewertungs- und Abgrenzungsprozess wäre ressourcenintensiv und würde den vorhandenen Kapazitäten in den beteiligten Einrichtungen nicht entsprechen. Stattdessen folgt das Konzept einer inklusiven Logik: Alle dokumentierten Ausdrucksformen werden zunächst als potenzielle Kulturgüter erfasst. Eine feinere Auswahl und Priorisierung erfolgen erst in einem späteren Schritt, nämlich dann, wenn konkret entschieden wird, welche Ausdrucksformen bzw. Kulturgüter in welcher Tiefe digitalisiert, archiviert und präsentiert werden sollen.

Dieses Vorgehen schließt an das SKR-Konzept an, das bewusst auf eine frühe normative Trennung zwischen „kultureller Ausdrucksform“ und „Kulturgut“ verzichtet. Auch hier steht zunächst der möglichst vollständige, strukturierte Überblick über die sorbischen Kulturgüter im Vordergrund. Die differenzierte Bewertung und Schwerpunktsetzung werden als anschließende fachliche Aufgabe verstanden.

=== 2.4.2 Prozessschritte im Detail ===
Das folgende Diagramm gibt einen Überblick über die sechs Kernschritte des Gesamtprozesses der Digitalisierung von Kulturgut – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform bis zu ihrer digitalen Präsentation als Kulturgut. Die Abfolge zeigt zugleich die Entwicklungsstufen: von gelebter Kultur zur kulturellen Ausdrucksform, von dort zum Kulturgut und schließlich zum digitalen Kulturgut. Die Schritte sind als generischer Ablauf zu verstehen: Je nach Art des Kulturguts können einzelne Tätigkeiten unterschiedlich aufwendig sein oder parallel erfolgen.
[[Dataja:Wobraz_K3.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNplkk1OwzAQha8yGqmbkloxSZs2CyTa8LOphIAVhIVJpolF4iDH4a_qbXqTXgzHFdAKr2y97703lmaNWZMTxriqmvesFNrAfZIqgPPHFIdDzuBO1DVVajhM8QlGozOYO-WUwS0VsjVakqa93Pvmjlk4JmAwp3fS5kCHwQAWjkkcE_Y5WWkIXqrd9jBpT138UIkspBGVbI_7-rwLR146csLgRryQ-U8lMGLwTG1WapLPpHKCZQLMOY9ch7m2VxiSpOAEjJ1TSev_M_bkvv3KtY8ZnOuslG_H9VcOuf4dUO-2LamjGdHDQsscY6M78rAmXYv-ies-IEVTUk0pxvaa00p0lUkxVRtrexXqoWnqH6duuqLEeCWq1r6619zOn0hRaPGH9J_Xi6ZTBuOxS8B4jR8YhxGLeDThkR-EM37KuYefFmHTaOz7fOZHQTidBMHGwy9X6VslnNnDw4jPuB8GHlIuTaOX-7Vy27X5Bh_Osqo hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

Der Prozess zeigt, dass Digitalisierung von Kulturgut mehr ist als das Erstellen digitaler Dateien. Sie umfasst eine Reihe aufeinander bezogener Schritte – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform über ihre Erfassung, Bewertung und Digitalisierung bis hin zur langfristigen Sicherung und Präsentation. Dabei sind je nach Schritt unterschiedliche Akteure beteiligt, etwa Gemeinschaften, Museen, Archive, Fachgremien, Digitalisierungsstellen oder IT. Die folgenden Beschreibungen erläutern diese Schritte so, dass nachvollziehbar wird, was jeweils mit einem Kulturgut geschieht, wer daran beteiligt ist und wie sich der Ablauf in der Praxis vorstellen lässt.

'''1. Sammeln & erfassen''' <br>
Hier wird eine kulturelle Ausdrucksform erstmals wahrgenommen, benannt und mit ersten Informationen erfasst: Was ist es, wer macht es oder hat es geschaffen, wo kommt es vor, warum ist es bedeutsam für die Gemeinschaft? <br>
'''Akteure''': Community, Vereine, Museen, Archive, Forschende, Privatpersonen.<br>
'''Beispiel''': Auf einem Dorffest zeigt eine Frau das Verzieren sorbischer Ostereier. Jemand fotografiert dies und notiert Technik, Ort und Namen.

'''2. Registrieren & beschreiben''' <br>
Hier wird aus der ersten Beobachtung ein strukturierter Nachweis. Das Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform wird in ein Register, eine Sammlung oder einen Katalog aufgenommen und mit strukturierten Metadaten beschrieben, damit es wiedergefunden, zugeordnet und verstanden werden kann. Dazu gehören z. B. Titel, Ort, Zeit, Technik, Funktion, beteiligte Personen und der kulturelle Kontext.<br>
'''Akteure''': Registerverantwortliche, Kurator:innen, Sammlungsmitarbeitende, Community für Kontextinformationen.<br>
'''Beispiel''': Das Osterei erhält einen Eintrag mit Angaben wie „Wachsbatik“, „Schleife“, „Osterei-Verzierung“, Name der Trägerin und Entstehungsjahr.

'''3. Bewerten & freigeben''' <br>
In diesem Schritt wird entschieden, ob und in welcher Priorität ein Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform digitalisiert werden soll und ob dies rechtlich und ethisch möglich ist. Dabei spielen fachliche Kriterien wie Bedeutung, Repräsentativität, Seltenheit oder Gefährdung eine Rolle, aber auch Fragen des Urheberrechts, Datenschutzes und möglicher kultureller Sensibilitäten. Am Ende steht eine begründete Entscheidung, ob und in welchem Umfang das Kulturgut weiterbearbeitet und später veröffentlicht werden darf. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Fachgremien, Community-Vertretungen, Register/SKR, ggf. Rechteverantwortliche und Behörden. <br>
'''Beispiel''': Es wird entschieden, dass die Osterei-Technik wegen ihrer Bedeutung für die sorbische Identität digital gesichert werden soll; die Kunsthandwerkerin stimmt der Veröffentlichung zu.

'''4. Digitalisieren & prüfen''' <br>
Nun wird das Kulturgut technisch erfasst, also in eine digitale Form überführt. Das kann je nach Objektart durch Scan, Fotografie, Audio- oder Videoaufnahme oder 3D-Erfassung geschehen. Dabei entstehen hochwertige Master-Dateien und nutzbare Derivate. Die Digitalisierung folgt qualifizierten Standards, um Reproduzierbarkeit, Farbkonsistenz und Nutzbarkeit zu gewährleisten. Anschließend wird geprüft, ob Schärfe, Farbe, Vollständigkeit und Dateiformate den Anforderungen für Archivierung und Nutzung entsprechen. <br>
'''Akteure''': Digitalisierungszentrum, Foto-/AV-/3D-Spezialist:innen, externe Dienstleister bei Spezialfällen. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei wird fotografisch hochauflösend aufgenommen und zusätzlich als 3D-Modell erfasst. Danach werden Schärfe, Farbe und Dateiformate geprüft.

'''5. Archivieren & sichern''' <br>
Die entstandenen digitalen Dateien werden geordnet abgelegt, mit den zugehörigen Metadaten verknüpft und für die langfristige Erhaltung gesichert. Dazu gehören sichere Speicherorte, Backups, Integritätskontrollen und – wenn nötig – spätere technische Migration auf neue Systeme. Ziel ist, dass das digitale Kulturgut langfristig erhalten bleibt, auch wenn sich Technik und Formate verändern. Das Original bleibt in der Regel weiterhin am Sammlungs- oder Aufbewahrungsort. <br>
'''Akteure''': Archiv, Repository, IT-Betrieb, ggf. Sorbisches Kulturarchiv bzw. Digitalisierungszentrum. <br>
'''Beispiel''': Die Bilder und das 3D-Modell des Ostereis werden auf gesicherten Servern gespeichert; das Original bleibt im Museum oder bei der Eigentümerin.

'''6. Präsentieren & nutzen''' <br>
Im letzten Schritt werden die digitalen Objekte so bereitgestellt, dass sie gefunden, verstanden und genutzt werden können, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Dafür reicht es nicht, nur Dateien anzuzeigen: Es braucht auch verständliche Kontexte, Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. So wird aus der technischen Digitalisierung eine tatsächliche kulturelle Nutzung. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Vermittlung, Web/IT, Museen, Kulturinformationen, Community. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei erscheint in einer Online-Ausstellung, kann herangezoomt oder als 3D-Modell gedreht werden und wird mit einem kurzen Text zur Technik erklärt.

=== 2.4.3 Organisatorische Perspektive ===
Die folgende Abbildung ist entnommen aus einem Poster des Sorbischen Instituts zu dessen Digitalisierungsstrategie, gefunden auf der Projektseite des Digitalisierungszentrums.<ref>Sorbisches Institut: Digitalisierungszentrum (DZ). URL: [https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/ https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/], abgerufen am 25.03.2026.</ref> Die Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts zeigt die Erfassung, Registrierung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Präsentation von Kulturgütern aus '''organisatorischer Sicht'''. Sie basiert auf einem '''3-Säulen-Modell aus Kulturregister, Digitalisierungszentrum und Präsentationsumgebung'''.

[[Dataja:Wobraz_K4.png|mini||center|600px|Abbildung: 3-Säulen-Modell der Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts. Quelle: Sorbisches Institut, „Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten“<ref>Sorbisches Institut 2025: Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten (Poster). URL: [https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf], abgerufen am 25.03.2026.</ref>]]

<br>
Beide Sichtweisen - die fachliche "Prozess-Sicht" und die "organisatorische Sicht" lassen sich wie folgt in einer Darstellung zusammenfassen:
[[Dataja:Wobraz_K5.jpg|mini||center|600px|Abbildung: Zusammengefasste Sichtweisen auf die Digitalisierung von Kulturerbe.]]

Der "Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe" beschreibt, '''was''' mit einem Kulturgut geschieht; das 3-Säulen-Modell zeigt, '''wo''' diese Aufgaben organisatorisch verortet sind. Bezogen auf die oben beschriebenen [[#2.3.2 Prozessschritte im Detail|Prozessschritte der Digitalisierung von Kulturerbe]] steht das '''Sorbische Kulturregister''' für den Prozessschritt „'''2. Registrieren'''“ und dient dabei vor allem der Verzeichnung und Metadatenverwaltung. Das '''Digitalisierungszentrum''' steht für die Prozessschritte „'''4. Digitalisieren'''“ und „'''5. Archivieren'''“ und dient dabei der technischen Erfassung, Bearbeitung und Sicherung der Digitalisate. Die '''Präsentationsumgebung''' steht für den Schritt „'''6. Präsentieren'''“ und dient der öffentlichen oder kuratierten Bereitstellung zur Nutzung. Ergänzende Konzepte des SI machen dabei deutlich, dass die Digitalisierung im Regelfall eine vorherige Verzeichnung im Register voraussetzt.

{| class="wikitable"
! Prozessschritt
! Verantwortliche Organisation
! Funktion im Gesamtsystem
|-
| '''2. Registrieren'''
| '''Sorbisches Kulturregister'''
| Kulturgüter werden als Entitäten nachgewiesen, beschrieben, mit Metadaten versehen und miteinander verknüpft. Das Register erfüllt damit eine katalogähnliche Funktion: Es macht sichtbar, welche Kulturgüter es gibt, wo sie sich befinden und in welchem Kontext sie stehen.
|-
| '''4. Digitalisieren'''
| '''Digitalisierungszentrum'''
| Kulturgüter werden technisch erfasst, z. B. durch Scan, Fotografie, Audio-/Videoübertragung oder 3D-Erfassung. Das Digitalisierungszentrum erzeugt und prüft die Digitalisate, ist aber nicht selbst primär ein Präsentationssystem.
|-
| '''5. Archivieren'''
| '''Digitalisierungszentrum / Repositorium / Archiv'''
| Die digitalen Dateien werden geordnet gespeichert, mit Metadaten verbunden und langfristig gesichert. Dazu gehört auch die Sicherstellung der Langzeitaufbewahrung, etwa durch geeignete Speicherorte, Prüfroutinen und spätere Migrationen.
|-
| '''6. Präsentieren'''
| '''Sorabicon / weitere Präsentationsumgebungen'''
| Die digitalen Inhalte werden für Nutzer:innen sichtbar, erfahrbar und verständlich gemacht, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Die Präsentation greift dafür auf Metadaten aus dem Register und auf Digitalisate aus dem Repositorium bzw. dem Digitalisierungszentrum zurück.
|}

Der Schritt '''1. Sammeln''' liegt vor diesen drei Säulen. Er betrifft die Sammlungsorte selbst, also z. B. Museen, Archive, Heimatstuben, Vereine, Projekte, Gemeinden oder Privatpersonen. Dort entstehen oder befinden sich die Kulturgüter zunächst, bevor sie systematisch registriert, bewertet oder digitalisiert werden.

Der Schritt '''3. Bewerten''' ist ebenfalls keine eigene technische Säule, sondern ein steuernder Entscheidungsschritt. In ihm wird geklärt, welche Kulturgüter priorisiert digitalisiert werden, welche fachliche Bedeutung sie haben, welche Rechte zu beachten sind und ob eine öffentliche Präsentation möglich ist.

Damit wird deutlich: Register, Digitalisierungszentrum und Präsentation erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Das '''Register''' beschreibt und verknüpft Kulturgüter, das '''Digitalisierungszentrum''' erzeugt und sichert Digitalisate und die '''Präsentationsumgebung''' macht ausgewählte Inhalte verständlich zugänglich. Gerade diese Trennung schafft klare Zuständigkeiten und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Sammlungsorten, Fachstellen, technischen Dienstleistern und Öffentlichkeit.

== 2.5 Beispiele anderer Kulturen ==

Die Digitalisierung des Kulturerbes kleiner, autochthoner, indigener und sprachlicher Gemeinschaften weist häufig vergleichbare Herausforderungen auf: Kulturgüter und Bestände sind auf viele Institutionen, Vereine, lokale Einrichtungen und private Träger verteilt. Personelle und finanzielle Ressourcen sind begrenzt, mehrere Sprachen und Beschreibungstraditionen müssen berücksichtigt werden und nicht alle kulturellen Inhalte dürfen oder sollen ohne Einschränkung öffentlich zugänglich gemacht werden.

In einer vergleichenden Recherche wurde daher untersucht, wie andere Gemeinschaften und Regionen ihr Kulturerbe erfassen, beschreiben, digitalisieren, langfristig sichern und zur Nutzung bereitstellen. Dabei wurde nicht nach einer universell „idealen“ technischen Lösung gesucht. Untersucht wurde vielmehr, welche organisatorischen, technischen, rechtlichen und gemeinschaftlichen Modelle unter welchen Rahmenbedingungen funktionieren, welche Schwierigkeiten auftreten und welche übertragbaren Erfolgsfaktoren erkennbar sind.

Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen unterschiedliche Schwerpunkte: gemeinschaftliche Steuerung, institutionsübergreifende Register und Suchsysteme, Digitalisierung verteilter Bestände, Sprach- und Tonarchive, abgestufte Zugänge, Unterstützung kleiner Kulturgutträger sowie die Überführung zeitlich begrenzter Projekte in einen dauerhaften Betrieb.

Die daraus abgeleiteten Kriterien bilden einen Referenzrahmen. Anhand dieses Referenzrahmens kann in einer späteren Ist-Analyse geprüft werden, welche Funktionen bereits vorhanden, nur konzeptionell beschrieben, in Pilotprojekten erprobt oder dauerhaft im Regelbetrieb verankert sind.

Die ausführlichen Fallprofile, Vergleichsmatrizen, Quellen sowie ein Hinweis zur KI-gestützten Erstellung befinden sich in der [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen|ausführlichen Vergleichsrecherche]].

=== 2.5.1 RomArchive – Digitales Archiv der Roma ===

Roma und Sinti sind eine transnationale Minderheit, die in zahlreichen europäischen Staaten lebt. RomArchive wurde von 2015 bis 2019 mit 3,75 Millionen Euro durch die Kulturstiftung des Bundes gefördert. Weitere Unterstützer waren unter anderem die Bundeszentrale für politische Bildung, das Auswärtige Amt und das Goethe-Institut. Seit 2019 wird das Archiv durch das Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma in Heidelberg betrieben.<ref name="vergleich_romarchive">RomArchive o. J.: Frequently Asked Questions. URL: https://www.romarchive.eu/en/about/frequently-answered-questions/; Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma e. V. o. J.: Imprint. URL: https://www.romarchive.eu/en/imprint/; Kulturstiftung des Bundes o. J.: RomArchive. URL: https://www.kulturstiftung-des-bundes.de/en/programmes_projects/film_and_new_media/detail/romarchive.html, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Das Archiv präsentiert Kunst, Geschichte und Kultur aus der Perspektive der Roma. Kuratorische Teams und Beirat waren überwiegend mit Angehörigen der Minderheit besetzt. Neben öffentlich zugänglichen Inhalten existiert ein internes Archiv mit beschränktem Forschungszugang. Besonders lehrreich ist der bereits zu Projektbeginn geplante und später tatsächlich vollzogene Übergang an einen dauerhaften Betreiber.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Angehörige der Gemeinschaft sollten nicht nur Inhalte zuliefern, sondern festgelegte Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Kontextualisierung und Zugangsregeln besitzen.
* Bereits zu Beginn einer Projektphase verbindlich klären, welche Institution das Register, Archiv oder Portal nach dem Ende der Förderung dauerhaft betreibt, pflegt und finanziert.

=== 2.5.2 Nuohtti – Zugang zum Sámi-Kulturerbe ===

Die Sámi sind ein indigenes Volk im nordeuropäischen Sápmi, das sich über Teile Norwegens, Schwedens, Finnlands und Russlands erstreckt. Viele historische Sámi-Materialien befinden sich außerhalb der Sámi-Institutionen in europäischen Archiven und Museen.

Nuohtti ist ein gemeinsamer Suchdienst für digitalisierte Sámi-Materialien. Er wurde von 2018 bis 2021 mit Mitteln des Programms Interreg Nord der EU (Europäische Union) entwickelt. Beteiligt waren unter anderem die Sámi-Archive der finnischen und norwegischen Nationalarchive, das schwedische Reichsarchiv und mehrere Universitäten. Die Sámi-Parlamente Finnlands, Norwegens und Schwedens waren in der Steuerungsgruppe vertreten. Der Dienst führte nach Projektangaben etwa 30.000 Datensätze aus 32 Institutionen zusammen.<ref name="vergleich_nuohtti">Nuohtti o. J.: About Nuohtti. URL: https://nuohtti.com/Content/about; University of the Arctic 2023: The Nuohtti service provides digital access to Sámi material in European archives. URL: https://www.uarctic.org/news/2023/3/the-nuohtti-service-provides-digital-access-to-sami-material-in-european-archives/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Nuohtti übernimmt nicht alle Bestände in ein einziges System. Stattdessen werden Metadaten, also strukturierte Beschreibungsdaten zu Objekten und Beständen, aus vorhandenen Einrichtungen zusammengeführt und mit mehrsprachiger Suche, Karte und Zeitleiste zugänglich gemacht. Ethische Hinweise machen darauf aufmerksam, dass viele Bestände unter historischen und teilweise kolonialen Bedingungen gesammelt und beschrieben wurden.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Ein gemeinsamer Zugang kann auch mit dezentraler Architektur der Bestände erfolgen – Originale, Dateien und Fachsysteme können beim Kulturgutträger verbleiben.
* Ein Register für Kulturdaten kann als übergreifende Nachweisschicht arbeiten: Größere Einrichtungen liefern Daten über technische Schnittstellen, während kleine Träger zentrale oder gemeinsam bereitgestellte Erfassungsdienste nutzen können.
* Historische Fremdbeschreibungen sollten ergänzt werden durch Selbstbezeichnungen, eigene Sprachformen, alternative Benennungen und Kontexte der betreffenden Gemeinschaft.

=== 2.5.3 People’s Collection Wales / Casgliad y Werin Cymru ===

Wales ist ein Landesteil des Vereinigten Königreichs mit einer eigenständigen nationalen und walisischsprachigen Identität. People’s Collection Wales ist eine zweisprachige Plattform für institutionelles und gemeinschaftlich getragenes Kulturerbe. Sie wird als Verbund der National Library of Wales, des National Museum Wales und der Royal Commission on the Ancient and Historical Monuments of Wales betrieben und durch die walisische Regierung finanziert.

Neben der technischen Plattform werden kostenlose Beratung und Schulungen zu Digitalisierung, Metadaten, Urheberrecht, Datenschutz und Oral History, also mündlich überlieferter und aufgezeichneter Geschichte, angeboten. Eine unabhängige Evaluation stellte Fortschritte bei der Zusammenarbeit und beim Kompetenzaufbau fest, benannte aber auch begrenzte Wirkungsnachweise, Finanzierungsrisiken und den hohen Personalaufwand für die Unterstützung der beteiligten Gemeinschaften.<ref name="vergleich_wales">Vittle, Kate / Haswell-Walls, Fran / Dixon, Tim; ERS Ltd. 2016: Evaluation of the Casgliad y Werin Cymru / People’s Collection Wales Digital Heritage Programme. Impact Report. URL: https://www.gov.wales/sites/default/files/publications/2019-08/evaluation-of-the-peoples-collection-wales-digital-heritage-programme-impact.pdf; People’s Collection Wales o. J.: Community Support. URL: https://www.peoplescollection.wales/about-us/community-support, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Kleine und ehrenamtlich betreute Sammlungen benötigen nicht nur technische Standards, sondern konkrete und dauerhaft verfügbare Dienstleistungen: Erstberatung, Schulung, Vorlagen, Unterstützung bei Rechtefragen, Qualitätskontrolle und persönliche Ansprechpartner.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund koordinierter Digitalisierungsdienste sollte daher als Service- und Kompetenzstruktur ausgestaltet werden und nicht lediglich als technische Produktionsstelle.
* Der dafür notwendige Beratungs- und Unterstützungsaufwand muss als dauerhafte Betriebsaufgabe eingeplant werden.

=== 2.5.4 Tobar an Dualchais / Kist o Riches ===

Schottisch-Gälisch ist eine Minderheitensprache, die vor allem in den Highlands und auf den schottischen Inseln gesprochen wird. Tobar an Dualchais macht mehr als 40.000 seit den 1930er Jahren entstandene Tonaufnahmen zugänglich. Die Bestände umfassen Erzählungen, Lieder, Musik, Gedichte und mündlich überliefertes Wissen auf Gälisch, Scots und Englisch. Ein bedeutender Teil der Originalbestände wird in den School of Scottish Studies Archives der Universität Edinburgh verwahrt.<ref name="vergleich_tobar">University of Edinburgh 2024: Tobar an Dualchais / Kist o Riches. URL: https://gaelic.ed.ac.uk/gaelic-collections/tobar-an-dualchais-kist-o-riches; Scottish Government 2025: Rediscovering lost Gaelic words. URL: https://www.gov.scot/news/rediscovering-lost-gaelic-words/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Die Digitalisierung wird mit Verschriftlichung beziehungsweise Transkription, sprachlicher Erschließung, Freiwilligenarbeit und teilweise automatischer Spracherkennung verbunden. Das Projekt erhält wiederkehrende öffentliche Förderungen, muss Rechteklärung, Transkription und technische Weiterentwicklung jedoch dauerhaft fortsetzen.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Gefährdete Ton-, Film- und Videobestände müssen wegen Materialverfall, beschädigungsanfälliger Trägermaterialien und nicht mehr verfügbarer Wiedergabetechnik zeitlich priorisiert werden.
* Ein geeignetes Pilotprojekt kann Digitalisierung, Rechteklärung, Verschriftlichung, Übersetzung, Metadatenerfassung, Archivierung und Bildungsnutzung entlang einer vollständigen Prozesskette verbinden.
* Dadurch werden nicht nur einzelne Dateien erzeugt, sondern zugleich die notwendigen Standards, Zuständigkeiten und Aufwände erprobt.

=== 2.5.5 Euskariana – Portal zum baskischen Kulturerbe ===

Die Baskinnen und Basken leben in Gebieten Spaniens und Frankreichs. Euskariana ist das staatlich betriebene Kulturportal der Autonomen Gemeinschaft Baskenland in Spanien. Es wird durch die Digitale Bibliothek Euskadi betrieben und verbindet Daten der baskischen Regierung, der Provinzen, Kommunen, Universitäten sowie öffentlicher, kirchlicher und privater Einrichtungen.

Das Portal ist zugleich gemeinsamer Katalog und Zugang zu digitalen Objekten. Es kann Inhalte über ein eigenes Repositorium, also ein institutionell betriebenes digitales Ablage- und Erhaltungssystem, bereitstellen oder zu den Systemen der Partner verlinken. Verwendet werden internationale Standards wie Dublin Core als allgemeiner Metadatenstandard, METS (Metadata Encoding and Transmission Standard) zur Strukturierung und Übertragung digitaler Objekte, PREMIS (Preservation Metadata: Implementation Strategies) für Metadaten zur digitalen Langzeiterhaltung und ALTO (Analyzed Layout and Text Object) für erkannte Texte und Seitenlayouts. Die standardisierten Daten können unter anderem an Europeana weitergegeben werden.<ref name="vergleich_euskariana">Gobierno Vasco / Biblioteca Digital de Euskadi o. J.: Acerca de Euskariana. URL: https://www.euskariana.euskadi.eus/euskadibib/es/help/about.do, abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Unterschiedliche Kulturgutträger benötigen unterschiedliche Anschlussmöglichkeiten.
** Kleine Einrichtungen sollten Daten und gegebenenfalls Dateien in zentral bereitgestellten Diensten erfassen und verwalten können.
** Größere Institutionen sollten ihre vorhandenen Systeme über Datenexporte oder Programmierschnittstellen anbinden können.
* Dafür ist ein gemeinsamer, bewusst schlank gehaltener Metadatenkern erforderlich, der durch fach- und institutionsspezifische Angaben erweitert werden kann.

=== 2.5.6 Mukurtu und Plateau Peoples’ Web Portal ===

Mukurtu ist eine frei verfügbare Software für die gemeinschaftlich kontrollierte Verwaltung digitalen indigenen Kulturerbes. Das Plateau Peoples’ Web Portal verbindet acht indigene Nationen des nordwestlichen Plateaus der USA mit der Washington State University und mehreren Museen und Archiven. Stammesvertreter wählen und beschreiben die Inhalte; die Universität übernimmt wesentliche technische Betriebsaufgaben.

Mukurtu ermöglicht kulturelle Protokolle, also gemeinschaftlich festgelegte Regeln für Zugang und Nutzung, Traditional Knowledge Labels als Kennzeichnungen für überliefertes gemeinschaftliches Wissen sowie mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt. Dadurch kann neben einer institutionellen Museumsbeschreibung eine Beschreibung der Herkunftsgemeinschaft stehen. Zugänge können von vollständig öffentlich bis streng beschränkt reichen. Mukurtu weist ausdrücklich darauf hin, dass die Plattform vor allem dem Zugang und der gemeinschaftlichen Verwaltung dient und ein gesondertes Konzept für Digitalisierung, Langzeiterhaltung, Personal und Finanzierung erforderlich bleibt.<ref name="vergleich_mukurtu">Mukurtu CMS / Washington State University o. J.: About. URL: https://mukurtu.org/about/; Plateau Peoples’ Web Portal. URL: https://mukurtu.org/project/plateau-peoples-web-portal-showcase/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Rechte und kulturelle Sensibilität müssen als Bestandteil des Datenmodells behandelt werden und dürfen nicht erst unmittelbar vor einer Veröffentlichung geprüft werden.
* Sinnvoll sind abgestufte Kategorien wie
** „nur Metadaten öffentlich“,
** „öffentliches Nutzungsdigitalisat“,
** „Zugang nach Rücksprache“,
** „beschränkter Gemeinschafts- oder Forschungszugang“,
** „zeitlich gesperrt“ und
** „nicht zugänglich“.
* Mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt ermöglichen es außerdem, institutionelle Überlieferung und Selbstbeschreibung nebeneinander nachvollziehbar zu dokumentieren.

=== 2.5.7 Indigitization – zentrale Unterstützung für dezentrale Digitalisierung ===

Indigitization unterstützt First Nations und weitere indigene Gemeinschaften in British Columbia in Kanada. Das Programm wird gemeinsam von indigenen Organisationen, Bibliotheken, Archiven und Hochschulen getragen. Es stellt einen Werkzeugkasten, Schulungen, Musterunterlagen, technische Beratung und Förderhilfen bereit.

Von 2013 bis 2019 wurden drei Pilotprojekte und 45 weitere Projekte gefördert. Dabei wurden mehr als 11.000 Audiokassetten digitalisiert. Die Digitalisierung erfolgte in den Gemeinschaften; eine allgemeine Veröffentlichung war nicht zwingend. Das frühere Förderprogramm für Audiokassetten befindet sich inzwischen allerdings in einer Pause.<ref name="vergleich_indigitization">Indigitization o. J.: About Us. URL: https://www.indigitization.ca/about-2/; Indigitization Toolkit. URL: https://www.indigitization.ca/toolkit/; Audio Cassette Digitization Grant. URL: https://www.indigitization.ca/funding/audio-cassette-grant/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Zentral bereitgestellte Kompetenz lässt sich mit dezentraler Verantwortung verbinden.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund gemeinsamer Dienste kann Schulungen, Leih- und Mobiltechnik, Qualitätsprüfung, Rahmenverträge, Musterunterlagen, Beratung und Kleinprojektförderung anbieten.
* Originale, lokales Wissen und kulturelle Beziehungen können grundsätzlich bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
* Damit nach Abschluss einzelner Digitalisierungsprojekte keine ungesicherten Dateien zurückbleiben, sollte jedoch von Beginn an ein gemeinsames oder verbindlich angebundenes Repositorium beziehungsweise digitales Archiv vorgesehen werden.

=== 2.5.8 Zusammenfassungen der Beispiele anderer Kulturen im Anhang ===

Tabellarische Übersichten und Zusammenfassungen aller untersuchten Beispiele anderer Kulturen und Regionen befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E. Vergleichsmatrix|in Abschnitt E. Vergleichsmatrix]] unter
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.1 Funktionen, Architektur und Standards|E.1 Funktionen, Architektur und Standards]] und
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit|E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit]].

Eine Zusammenfassung der übergreifenden Erfolgsfaktoren aus den Beispielen befindet sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#F. Übergreifende Erfolgsfaktoren|in Abschnitt F. Übergreifende Erfolgsfaktoren]].

=== 2.5.9 Was sich aus den Beispielen ableiten lässt ===

Aus den untersuchten Beispielen lässt sich kein einzelnes Projekt und kein bestimmtes Softwaresystem ableiten, das unverändert übernommen werden könnte. Wiederkehrend zeigen sich jedoch '''vier notwendige Funktionen, drei übergreifende Erfolgsbedingungen und zwei grundlegende Umsetzungsprinzipien'''. Sie bilden einen kompakten Orientierungsrahmen für die Digitalisierung von Kulturerbe.

==== Vier Kernfunktionen – was muss dauerhaft geleistet werden? ====

Damit die Digitalisierung nicht bei einzelnen Digitalisaten oder einem Präsentationsportal stehen bleibt, müssen vier Kernfunktionen verlässlich abgedeckt und miteinander verbunden werden:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Kernfunktion
! Kernfrage
|-
| '''1. Register für Kulturdaten'''
| '''Was ist vorhanden und was sollte prioritär bearbeitet werden?''' – Kulturgüter und Bestände nachweisen, beschreiben, verknüpfen und ihren Digitalisierungs- und Rechtezustand erfassen.
|-
| '''2. Digitalisierungszentrum / Digitalisierungsdienste'''
| '''Wie wird qualitätsgesichert digitalisiert?''' – Kulturgutträger beraten, Digitalisierung vorbereiten oder durchführen, Qualität sichern und die Übergabe vorbereiten.
|-
| '''3. Repositorium / digitales Langzeitarchiv'''
| '''Wie bleibt das digitale Kulturerbe dauerhaft erhalten?''' – Masterdateien und Metadaten sicher übernehmen, erhalten, sichern und bei technischen Veränderungen migrieren.
|-
| '''4. Präsentations- und Nutzungssysteme'''
| '''Wie wird das Kulturerbe gefunden, verstanden und genutzt?''' – freigegebene Inhalte mehrsprachig vermitteln und für Bildung, Forschung und kulturelle Nachnutzung bereitstellen.
|}

Die vier Funktionen bedeuten nicht zwingend vier Einrichtungen oder vier technische Systeme. Entscheidend ist, dass alle Funktionen abgedeckt, ihre Zuständigkeiten geklärt und ihre Übergaben zuverlässig organisiert sind.

==== Drei Erfolgsbedingungen – was gilt für alle Kernfunktionen? ====

# '''Gemeinsam entscheiden und Rechte abgestuft regeln:'''
#* Angehörige der betreffenden Gemeinschaft und die Kulturgutträger sollten nachvollziehbare Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Priorisierung und Veröffentlichung besitzen.
#* Zugänge sollten abgestuft sein, beispielsweise auch "ausschließlich Metadaten", "Zugang nach Rücksprache" oder "beschränkte Gemeinschafts- und Forschungszugänge" ermöglichen.
#* Rechtliche Zulässigkeit und kulturelle Angemessenheit sind dabei getrennt zu betrachten.
#* Selbstbezeichnungen und eigene kulturelle Perspektiven sollten historische Fremdbeschreibungen ergänzen können.<br><br>
# '''Gemeinsame Standards, Mehrsprachigkeit und technische Anschlussfähigkeit sichern:'''
#* Ein bewusst schlanker gemeinsamer Metadatenkern, Qualitätsstandards und geregelte Datenübergaben ermöglichen die Zusammenarbeit unterschiedlicher Einrichtungen. Zusätzlich können fach- oder institutionsspezifische Metadatensätze genutzt werden.
#* Sprachen und Sprachvarianten müssen als eigenständige Datenwerte berücksichtigt werden, bspw. bei Metadaten, Beschreibungen usw.
#* Kleine Träger benötigen einfache zentrale Erfassungsmöglichkeiten, z. B. per Weboberfläche, größere Institutionen Schnittstellen oder Datenexporte aus ihren vorhandenen Systemen.<br><br>
# '''Dauerhafte Verantwortung und Finanzierung sichern:'''
#* Bereits beim Aufbau muss feststehen, wer Register, Digitalisierungsdienste, Repositorium und Präsentationssystem nach einer Projektförderung dauerhaft betreibt.
#* Neben einmaligen Projektmitteln müssen deshalb auch Personal, Beratung, Datenpflege, Speicher, Softwarepflege, Sicherung und spätere technische Erneuerungen dauerhaft finanziert werden.

==== Zwei Umsetzungsprinzipien – wie sollte vorgegangen werden? ====

# '''Priorisieren, die vollständige Kette pilotieren, dann skalieren:'''
#* Nicht alles muss gleichzeitig digitalisiert werden. Besonders gefährdete oder kulturell bedeutsame Bestände sollten priorisiert werden.
#* Pilotprojekte sollten möglichst den gesamten Weg von der Erfassung und Rechteklärung über die Digitalisierung bis zur Archivierung und Nutzung durchlaufen. Dabei werden Standards, Zuständigkeiten, Kosten und tatsächliche Nutzung erprobt.
#* Erst auf dieser Grundlage sollte in größerem Umfang skaliert werden.<br><br>
# '''Zentral ermöglichen, dezentral verantworten:'''
#* Zentrale Stellen können Infrastruktur, Beratung, Schulung, Digitalisierungstechnik, Qualitätskontrolle, Rechtehilfe und Langzeiterhaltung bereitstellen.
#* Originale, lokales Wissen, kulturelle Beziehungen und wesentliche inhaltliche Entscheidungen können gleichzeitig bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
#* Zentralisierung von Diensten und dezentrale kulturelle Verantwortung sind damit keine Gegensätze, sondern können sich gegenseitig ergänzen.

'''Für die Reihenfolge ergibt sich daraus:'''
# Zuerst Entscheidungsrechte, Standards, Betreiber und Finanzierung ausreichend klären;
# anschließend mit ausgewählten Beständen die vollständige Prozesskette erproben und die Unterstützungsstrukturen aufbauen;
# auf dieser Grundlage Digitalisierung, Präsentation und Nachnutzung schrittweise verbreitern.

Präsentation und Nutzung sind dabei nicht von geringerer Bedeutung und sollten bereits Bestandteil der Pilotprojekte sein. '''Später erfolgt nicht die Nutzung selbst, sondern deren breiter Ausbau.'''

Weiterführende '''Hinweise und Empfehlungen zu einem möglichen Vorgehen sowie zeitlichen und inhaltlichen Prioritäten''' befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#G.2 Was zentral, dezentral und gemeinsam organisiert werden sollte|im Abschnitt "Priorisierte Schlussfolgerung" von G2 bis G9]].

Ein ausführliches '''Prüfraster zur Bewertung des jeweiligen Entwicklungsstandes''' befindet sich [[12.3.A2 Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes beim Aufbau der Digitalisierung des Kulturerbes|im Anhang 2 "Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes"]].

= 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes =

Der [[#2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“|vorangegangene Abschnitt 2]] hat beschrieben, was zur Digitalisierung von Kulturerbe gehört, welche Aufgaben dabei dauerhaft erfüllt werden müssen und wie andere Gemeinschaften und Regionen diese Aufgaben lösen. Dieser Abschnitt richtet den Blick auf die sorbische Situation. Er geht der Frage nach, wie gut die sorbische Kulturerbelandschaft heute organisatorisch, technisch und personell aufgestellt ist, um ihr materielles, immaterielles und digitales Kulturerbe institutionsübergreifend zu erfassen, zu digitalisieren, dauerhaft zu erhalten und zugänglich zu machen – und wo vorrangiger Handlungsbedarf besteht.

Die Analyse gliedert sich in fünf Teile:
* '''Akteure und Rollen''' – wer sorbisches Kulturerbe bewahrt und welche Aufgaben die Akteure bei seiner Digitalisierung übernehmen, vom Sammeln bis zur Finanzierung und Koordination.
* '''Bestände und Digitalisierungsbedarf''' – welche Kulturgüter es gibt, wie weit sie erfasst und digitalisiert sind und welche vorrangig gesichert werden müssen.
* '''Vorhaben und Systeme''' – welche Projekte und Angebote die [[#2.3.2 Vier Kernfunktionen|vier Kernfunktionen]] Nachweisen, Digitalisieren, langfristig Erhalten und Zugänglichmachen bereits abdecken.
* '''Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb''' – wie Steuerung und Zusammenarbeit (Governance) organisiert sind: Zuständigkeiten, Standards, Rechte und Finanzierung.
* '''Gesamtbewertung''' – was bereits funktioniert, wo die entscheidenden Lücken liegen und welche zuerst geschlossen werden sollten, als Grundlage für die anschließenden Maßnahmen.

Die Analyse stellt dabei den Bedarf der Bestände dem vorhandenen Angebot an Diensten und dem organisatorischen Rahmen gegenüber. Wo beides auseinanderfällt, entstehen Lücken.

[[Dataja:Wobraz K6.png|thumb|center|600px|Übersicht der Ist-Analyse]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNqVlM1y2jAQx19lR7maFGMcwJPJDGAnh9AcaE4pPcj2-qPYErOWmtJ8PE0fo7e8WGWDTUja6VS-WB_7293_rvTAIhkj81hSyPso46Tg1l_RSoAZ088rdh5eOKc2TNcKNeH5h_DiPKQPF7fbjQW39PIzRaqMXaIsWMqiQLFiX2r7llHpMCW-yeDGwG54lCXEU9wfgv2Ic8JI5VLAYvl6fdYGMIAZVurlp4gPIVzrQmlKtVoXvKoQNiThEy_LQou0kqTe-Ji_ZsWckgOJC4hRwFSkGEpl_r5i44-L2IIyV-BTLtIij7I15m-5M-j1LmDeLqGI_5j-0rjfOwAtYljyrOzE-pcOfhu7A36OolLYMD5tzV95yONbjgTXSCLRYl1j3jkIWtAQruQ3c5KL6GB_pyujHwpOocmzcRFzjVSX15BnqCjH8A3Sh-fnZwj-kv-0VufReLrnGRlluzI-ws3xmdDQMQ_NmX2KFqR1DYq6IDu1HqFT5aZRfbFLZ_HyK1qj6PLY1RdkJhC4rgw2ykxcWLUlfpXCcgdqp4tmetXK5MIVGk1UiPdIyjRW7eNNh0d1-_mYgECtiBeQ5EXhnVzawWUwtipFco3eiXvpBu7UimQhyTsZzM03fU9o70fLmAbzYNQxJhNnbvstY2QPZrbzjsH3TbYjBLbxG3SE_uVZ4J61hP7Y7Q_tIwJMrYV11aZyvDWz5ocIj7d8K2gdd52vtgWaOu3iSJrRxTEej0fj_n7ai3llXh7iW88F99h--d_2zGIp5THzFGm0WIlU8nrKHmruiqnMXJkV88wvYay_9xoxVmwlnozphos7KcvWmqROM-YlvKjMTG9irtDPubnSZbdKdWvRXGqhmDd07AbCvAf2nXnuqWP3RwN7eDZwJ4Ph2MHeyGJb5vXs0-HEnTgDxxn3-4OzvuOarSeL_Wi8C10UFsM4V5I-7h7o5p1--g24x9CK hier klicken], abgerufen am 20.10.2026</ref>

== 3.1 Akteure und Rollen ==

Sorbisches Kulturerbe wird von vielen Einrichtungen, Gruppen und Einzelpersonen bewahrt, gepflegt und dokumentiert – von sorbischen ebenso wie von nicht-sorbischen. Dieser Abschnitt zeigt, wer Bestände hält, wer Dienste zur Digitalisierung anbietet und wer den organisatorischen und finanziellen Rahmen gestaltet. Damit wird auch sichtbar, welche Aufgaben bislang von keinem Akteur erkennbar übernommen werden.

Grundlage sind Arbeitsunterlagen der Domowina aus den Jahren 2019 und 2020<ref name="dom2019a">Domowina e. V., Kulturausschuss (Clemens Škoda) 2019: Serbske kulturne herbstwo (SKH). Arbeitspapier, Stand 18.03.2019, S. 2–8. Unveröffentlicht; interne Referenz: 2020-09-07_Serbske kulturne herbstwo w Budyšinje_opt.pdf.</ref><ref name="dom2019b">Domowina e. V. 2019: Přehlad relewantnych městnosćow / „małkich“ a „wulkich“ muzejow nastupajo serbske kulturne herbstwo, Stand 11.11.2019. Unveröffentlicht; interne Referenz: 2019_11_Priloha A_prehlad_muzejow a zberkow.pdf.</ref><ref name="dom2020">Domowina e. V., Kulturausschuss 2020: Protokoll der Fachkommission „Serbske kulturne herbstwo“ vom 07.09.2020. Unveröffentlicht; interne Referenz: 2020_09_07_skh komisija-protokol.pdf.</ref>, eine darauf aufbauende Arbeitsliste der Sammlungsorte mit ergänzender Internetrecherche<ref name="liste2026">Arbeitsliste „Sammlungsorte sorbischen Kulturerbes“, Stand 02.04.2026, erstellt im Rahmen des Digitalisierungskonzepts aus Internetrecherche und den Domowina-Unterlagen. Unveröffentlicht; Grundlage für Anhang 12.3.A3.</ref> sowie Projektunterlagen und Gespräche. Ein Teil der Angaben ist mehrere Jahre alt und wird schrittweise aktualisiert. Nicht belegte Angaben sind als ''offen'', Vermutungen als ''Annahme'' gekennzeichnet.

=== 3.1.1 Begriffe und Rollen ===

; Akteur
: Einrichtung, Gruppe oder Person, die eine Aufgabe im Umgang mit sorbischem Kulturerbe oder seiner Digitalisierung übernimmt.
; Kulturgutträger
: Akteur, der Kulturgüter verwahrt oder eine kulturelle Praxis trägt und weitergibt – etwa ein Museum, eine Heimatstube, ein Chor oder eine Privatperson mit einer Sammlung.
; Trägerschaft
: Rechtliche und finanzielle Verantwortung für eine Einrichtung, zum Beispiel durch eine Kommune, einen Landkreis, eine Stiftung, einen Verein, eine Kirche oder eine Privatperson. Eigentum und Betrieb können dabei auseinanderfallen, bspw. gehörte der Dom Njechorńskeho 2019 der Domowina und wurde von der Stiftung für das sorbische Volk bewirtschaftet, der Hanzo Šustrowy dom in Trebendorf gehörte der Gemeinde und wurde von der örtlichen Domowina-Gruppe bewirtschaftet.<ref name="dom2019b"/>
; Rolle
: Aufgabe, die ein Akteur übernimmt. Ein Akteur kann mehrere Rollen haben, unterschieden werden Haupt- und Nebenrollen.

Die Rollen lassen sich drei Gruppen zuordnen:

{| class="wikitable"
! Gruppe !! Rolle !! Kürzel
|-
| rowspan="2" | '''Am Kulturgut''' || '''Bewahren''': Originale verwahren, pflegen und verwalten || '''B'''
|-
| '''Dokumentieren''': lebendige Praxis festhalten in Ton, Bild oder Text || '''D'''
|-
| rowspan="4" | '''Dienste''' ([[#2.3.2 Vier Kernfunktionen|Kernfunktionen]]) || '''Erfassen''', beschreiben und verknüpfen || '''K1'''
|-
| '''Digitalisieren''' und Qualität sichern || '''K2'''
|-
| Langfristig '''erhalten''' || '''K3'''
|-
| '''Zugänglich machen''' und Nutzung ermöglichen || '''K4'''
|-
| rowspan="2" | '''Rahmen''' (Governance) || '''Steuern''', koordinieren und Regeln setzen || '''S'''
|-
| '''Fördern''' und finanzieren || '''F'''
|}

Dokumentieren meint hier das Festhalten von immateriellen Kulturgütern im laufenden Kulturleben, etwa Mitschnitte von Veranstaltungen. Geschieht es systematisch nach festgelegten Standards zur dauerhaften Sicherung, ist es Teil der Kernfunktion Digitalisieren.

=== 3.1.2 Schlüsselakteure ===

Einzeln aufgeführt wird, wer mindestens eines der folgenden Kriterien erfüllt:
# betreibt oder plant eine Kernfunktion, die über die eigene Einrichtung hinaus wirkt,
# verwahrt einen hauptamtlich betreuten Kernbestand,
# dokumentiert regelmäßig das lebendige Kulturgeschehen,
# fördert, koordiniert oder setzt Regeln für die Digitalisierung.

{| class="wikitable"
|+ Rollen der Schlüsselakteure (● Hauptrolle · ○ Nebenrolle · ? vermutet oder offen)
! Akteur !! Typ / Trägerschaft !! B !! D !! K1 !! K2 !! K3 !! K4 !! S !! F !! Hinweise
|-
| Stiftung für das sorbische Volk || Stiftung des öffentlichen Rechts, finanziert von Bund, Sachsen und Brandenburg || ○ || || || || || || ● || ● || bewirtschaftete 2019 den Dom Njechorńskeho<ref name="dom2019b"/>; unterstützte 2019 beide sorbischen Museen finanziell<ref name="dom2019a"/>; Auftraggeberin des Digitalisierungskonzepts
|-
| Sorbisches Institut (SI) mit Sorbischem Kulturarchiv (SKA) und Sorbischer Zentralbibliothek || Forschungseinrichtung mit Archiv und Bibliothek; eingetragener Verein, gefördert durch die Stiftung (''Annahme'') || ● || ? || ● || ● || ? || ● || ○ || || Virtueller Lesesaal mit Bibliographie, Katalog, digitalisierten Drucken, Handschriften, Fotos und Filmen; digitales Schrifttum auch über Sachsen.Digital; Sorabicon als Sorbisches Kulturlexikon<ref name="vls">Sorbisches Institut o. J.: Virtueller Lesesaal. URL: https://www.serbski-institut.de/bibliothek/virtueller-lesesaal/, abgerufen am 20.10.2026.</ref>; plant das Sorbische Kulturregister (SKR)<ref name="skr2025">Sorbisches Institut 2025: Konzept für ein Sorbisches Kulturregister (SKR), zweite aktualisierte Fassung vom 20.11.2025. URL: https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/00_Zweite-aktualisierte-Fassung_Konzept_Sorbisches-Kulturregister_20.11.2025.pdf</ref> und das Digitalisierungszentrum (DZ) auch für andere Träger<ref name="dz">Sorbisches Institut: Digitalisierungszentrum (DZ). URL: https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/</ref>; langfristige Erhaltung für Dritte ''offen''
|-
| Sorbisches Museum Bautzen || Museum; Landkreis Bautzen, finanziell unterstützt von der Stiftung (Stand 2019)<ref name="dom2019a"/> || ● || || ○ || ? || ? || ? || || || Inventarverzeichnis vorhanden (2019)<ref name="dom2019a"/>; Digitalisierungsstand und Online-Angebot ''offen''
|-
| Wendisches Museum Cottbus || Museum; Stadt Cottbus, finanziell unterstützt von der Stiftung (Stand 2019)<ref name="dom2019a"/> || ● || || ○ || ? || ? || ? || || || Inventarverzeichnis vorhanden (2019)<ref name="dom2019a"/>; Digitalisierungsstand und Online-Angebot ''offen''
|-
| Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden (SLUB) || Landes- und Universitätsbibliothek; Freistaat Sachsen || ● || || ○ || ? || ○ || ● || || || Lusatica-Sammlung, die das kulturelle Erbe der Sorben zugänglich machen soll<ref name="slub">SLUB Dresden o. J.: Sammlungen zur sächsischen Landeskunde. URL: https://www.slub-dresden.de/entdecken/saechsische-landeskunde/sammlungen, abgerufen am 20.10.2026.</ref>; über Sachsen.Digital ist auch digitales Schrifttum des SI erreichbar<ref name="vls"/> (Betrieb der Plattform durch die SLUB: ''Annahme''); eigene digitale Langzeitarchivierung<ref name="nestor">nestor o. J.: Mitglied SLUB Dresden. URL: https://www.langzeitarchivierung.de/Webs/nestor/EN/nestor/Mitglieder/sLUB.html, abgerufen am 20.10.2026.</ref>, ob sie Digitalisate sorbischer Träger übernehmen könnte, ist ''offen''
|-
| Domowina – Bund Lausitzer Sorben e. V. mit Regionalverbänden und Ortsgruppen || Dachverband sorbischer Vereine; eingetragener Verein || ○ || ○ || || || || || ○ || || Eigentümerin des Dom Njechorńskeho; Ortsgruppe Trebendorf bewirtschaftet den Hanzo Šustrowy dom<ref name="dom2019b"/>; mindestens 9 der 23 kleinen Sammlungsorte sind direkt oder über Mitgliedsvereine mit ihr verbunden<ref name="liste2026"/>; Chronistengruppe der Župa Michał Hórnik; Fachkommission „Sorbisches Kulturerbe“ 2018–2020<ref name="dom2020"/>
|-
| Maćica Serbska e. V. || wissenschaftliche Gesellschaft; Verein || || || || || || || ○ || || Arbeitskreis „Museale Einrichtungen“ mit 2019 rund 40 Adressaten; Denkmalausschuss mit eigenem, von der Stiftung verwaltetem Budget, 2019 als Vorbild für die Bewertung von Kulturerbe genannt<ref name="dom2019a"/>
|-
| Sorbisches National-Ensemble (SNE) || Ensemble; gemeinnützige GmbH der Stiftung (''Annahme'') || ● || ? || ○ || || || || || || geordnetes Arbeitsarchiv; 2019 vorgeschlagen, dort nur Kopien zu halten und die Originale an das SKA zu geben<ref name="dom2019a"/>; Umfang ''offen''
|-
| Studijo Lucija || Medienproduktion; Trägerschaft ''offen'' || ○ || ● || || || || || || || dokumentiert sorbische Veranstaltungen; Aufnahmen liegen beim Studio und gehen nur komprimiert und teilweise an das SKA<ref name="lucija">Projektinterne Auskunft, Oktober 2026; schriftlicher Beleg noch einzuholen.</ref>
|-
| Mitteldeutscher Rundfunk (MDR) und Rundfunk Berlin-Brandenburg (rbb), sorbischsprachige Programme || öffentlich-rechtlicher Rundfunk || ●? || ● || || || || ○? || || || Produktionen standen dem SKA 2019 aus rechtlichen Gründen nicht zur Verfügung<ref name="dom2019a"/>; Archivbestände und heutiger Stand ''offen''
|}

=== 3.1.3 Akteursgruppen ===

Die meisten Kulturgutträger sind kleinere Einrichtungen, Gruppen oder Privatpersonen. Sie werden hier zu Gruppen zusammengefasst. Die Anzahlen sind Mindestwerte.

{| class="wikitable"
! Gruppe !! Beispiele !! Typische Trägerschaft !! Bekannte Anzahl !! Typische Rollen !! Besonderheiten
|-
| Kleine Museen, Heimatstuben, Gedenk- und Begegnungsorte || Muzej Ćišinskeho (Panschwitz-Kuckau), Njepilic dwór (Rohne), Sorbisches Kulturzentrum Schleife, Heimatmuseum Dissen, Archiv verschwundener Orte (Horno) || Gemeinde, Förderverein, Domowina-Ortsgruppe, privat || 22 in der Domowina-Übersicht 2019 (9 Ober-, 13 Niederlausitz)<ref name="dom2019b"/>; 23 in der Arbeitsliste 2026, davon 12 bisher nur durch die Domowina-Unterlagen belegt<ref name="liste2026"/> || B ●, D ○ || überwiegend ehrenamtlich; 2019 benannte Defizite: fehlender Nachwuchs, fehlende Marketingstrategie, fehlende Vernetzung, unzureichende Finanzierung, fehlende fachliche Begleitung; teilweise ohne eigenes Inventar<ref name="dom2019a"/>; zwei private Ausstellungen ohne jede Förderung, von den Betreibern im Ruhestand allein betreut<ref name="dom2019b"/>
|-
| Regionale Museen mit sorbischen Beständen || Museum der Westlausitz Kamenz, Museum Bautzen, Spreewald-Museum Lübbenau mit Freilandmuseum Lehde, Slawenburg Raddusch, Niederlausitzer Heidemuseum Spremberg || Landkreis oder Kommune (''Annahme'') || 7 in der Domowina-Übersicht 2019 (2 Ober-, 5 Niederlausitz)<ref name="dom2019b"/> || B ●; K1–K4 ''offen'' || Umfang des sorbischen Anteils am Bestand ''offen''
|-
| Ensembles, Chöre, Trachten- und Brauchtumsgruppen || – || Verein || ''offen'' || tragen die Praxis; D ○, B ○ || Trachtenfundi 2019 ausdrücklich zu den Beständen in sorbischer Verantwortung gezählt<ref name="dom2019a"/>; eigene Aufnahmen und Fundi meist nicht erfasst (''Annahme'')
|-
| Chronisten, Film- und Fotoamateure || Chronistengruppe der Župa Michał Hórnik, deutsch-sorbischer Filmkreis || ehrenamtlich, privat || ''offen'' || D ●, B ○ || Beiträge von Laien 2019 nur sporadisch, Bestände oft unstrukturiert<ref name="dom2019a"/>
|-
| Private Sammlungen und Nachlässe || Nachlass der Malerin Hanka Krawcec, überwiegend in Tschechien; weitere private Sammlungen und Nachlässe in Ober- und Niederlausitz || privat || 4 in der Domowina-Übersicht 2019; tatsächlich ''offen'' || B ● || Verbleib beim Generationenwechsel ungesichert (''Annahme'')
|-
| Kirchliche Einrichtungen || Ausstellung zu Jan Bjedrich Fryco in der evangelischen Kirche Kolkwitz; kirchliches Informations- und Begegnungszentrum in Horno mit Holzmodellen abgebaggerter Kirchen<ref name="dom2019b"/> || Kirchgemeinde || 2 (in den kleinen Orten enthalten); weitere ''offen'' || B ○ || weitere kirchliche Bestände nicht erfasst (''Annahme'')
|-
| Weitere sorbische Kultur- und Medieneinrichtungen || Deutsch-Sorbisches Volkstheater (Archiv 2019 zusammen mit dem des SNE genannt); Domowina-Verlag (2019 als Produzent genannt, dessen Erzeugnisse an das SKA gehen sollten)<ref name="dom2019a"/> || verschieden || ''offen'' || B ○ || Umfang ''offen''
|-
| Öffentliche Träger und Fördergeber || Bund, Freistaat Sachsen, Land Brandenburg, Landkreise, Kommunen || öffentlich || – || F ●, S ○ || tragen die großen Museen; 2019 erfüllten kleine Museen im Landkreis Bautzen die Kriterien für eine institutionelle Förderung nicht, im Landkreis Spree-Neiße waren die Bedingungen besser<ref name="dom2019a"/>
|-
| Überregionale Gedächtniseinrichtungen || Oberlausitzische Bibliothek der Wissenschaften Görlitz<ref name="slub"/>; Sächsisches Staatsarchiv, Brandenburgisches Landeshauptarchiv, Deutsche Nationalbibliothek (''Annahme''); Einrichtungen in Tschechien || öffentlich || ''offen'' || B ○; mögliche Partner für K3 und K4 || sorbische Bestände außer in Görlitz ''offen''
|}

=== 3.1.4 Erste Befunde ===

Die Rollenübersicht erlaubt erste Hinweise, die in den folgenden Abschnitten geprüft werden:

* '''Bewahren ist breit verteilt, Dienste sind konzentriert.''' Erfassen und Digitalisieren für mehrere Träger plant nach heutigem Kenntnisstand vor allem das SI. Die SLUB macht sorbisches Schrifttum bereits digital zugänglich, auch aus Beständen des SI. Ob weitere Akteure Dienste für Dritte anbieten, ist ''offen''.
* '''Für die langfristige Erhaltung fremder Bestände ist kein sorbischer Akteur erkennbar.''' Offen ist, wer Digitalisate anderer Träger verbindlich und dauerhaft übernimmt. So gelangen Veranstaltungsaufnahmen des Studijo Lucija nur komprimiert und teilweise in das SKA.<ref name="lucija"/> Die SLUB betreibt eine eigene digitale Langzeitarchivierung; ob sie auch für sorbische Träger in Frage kommt, ist ''offen''.
* '''Die Dokumentation des lebendigen Kulturlebens liegt teils außerhalb sorbischer Verantwortung.''' Sorbischsprachige Produktionen von MDR und rbb standen dem SKA 2019 aus rechtlichen Gründen nicht zur Verfügung.<ref name="dom2019a"/> Der heutige Stand ist ''offen''.
* '''Die Domowina ist der wichtigste Zugang zu kleinen Trägern.''' Mindestens 9 der 23 kleinen Sammlungsorte sind direkt oder über Mitgliedsvereine mit ihr verbunden.<ref name="liste2026"/> Ihre Strukturen eignen sich daher als Weg, kleine Träger zu erreichen – für die Erhebung ebenso wie für spätere Unterstützungsangebote.
* '''Das Wissen über kleine Träger ist lückenhaft und teils veraltet.''' 12 der 23 kleinen Orte sind bisher nur durch die Domowina-Unterlagen von 2019 und 2020 belegt.<ref name="liste2026"/> Ob sie heute noch bestehen und wie es um ihre Bestände steht, ist ''offen''. Besonders privat betreute Ausstellungen werden in Abschnitt 3.2 auf ihre Gefährdung geprüft.
* '''Kleine Träger haben keine feste Anlaufstelle, die Koordination war 2020 ungeklärt.''' Das frühere Sorbische Folklorezentrum war seit 1993 faktisch nicht mehr tätig.<ref name="dom2019a"/> In der Niederlausitz diente 2020 ein Projekt zur Inwertsetzung des immateriellen Kulturerbes auch der Vernetzung kleiner Museen. Der Kulturausschuss der Domowina sah sich als ehrenamtliches Gremium nicht in der Lage, die Koordination zu leisten, und bat Fachinstitutionen und die Gremien der Stiftung, Verantwortung zu übernehmen.<ref name="dom2020"/> Wie das heute geregelt ist, untersucht Abschnitt 3.4.

Eine Liste aller bekannten Sammlungsorte mit Typ, Trägerschaft und Kulturgutklassen steht in [[12.3.A3 Sammlungsorte des sorbischen Kulturerbes|Anhang 12.3.A3]]. Sie wird laufend ergänzt.


== 3.1 Akteure, Bestände und Bedarfe ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Wer trägt oder nutzt sorbisches Kulturerbe, welche Bestände gibt es und welche haben hohen Handlungsbedarf und welche Unterstützung wird benötigt?</div>

In einem ersten Schritt wird erhoben,
* wer sorbisches Kulturerbe bewahrt, bearbeitet, digitalisiert, erschließt, finanziert oder nutzt und
* welche konkreten Bedarfe bei diesen Akteuren bestehen.
Dieser Abschnitt ist vor allem eine strukturierte Ist-Aufnahme. Zur Analyse wird er dort, wo Bedarfe zusammengeführt, Dringlichkeiten bewertet und erkennbare Versorgungslücken beschrieben werden.

=== 3.1.1 Akteure, Rollen und betreute Bestände ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Welche Akteure sind beteiligt, welche Bestände oder kulturellen Praktiken betreuen sie und welche Aufgaben übernehmen sie bereits?</div>

Relevante Kulturgutträger - <mark>Kurzdefinition, oder oben</mark> - können neben Institutionen auch kleinere Vereine, Heimatstuben, kirchliche Einrichtungen, Gemeinden, ehrenamtlich Tätige und private Sammler sein. Neben dem Einrichtungstyp sollte deshalb insbesondere betrachtet werden, welche Rolle ein Akteur innerhalb der Digitalisierung des Kulturerbes tatsächlich übernimmt.

Insbesondere erfassen/prüfen:
* Wer sind relevante sorbische und nicht-sorbische Institutionen, Einrichtungen, Vereine, Gemeinden, kirchliche Träger, Initiativen und private Kulturgutträger?
* nach Einrichtungstyp und Trägerschaft klassifizieren
* zusätzlich nach Rollen innerhalb der Digitalisierung unterscheiden, beispielsweise:
** Kulturgut bewahren und verwalten,
** Kulturgut fachlich beschreiben und kontextualisieren,
** Kulturgüter digitalisieren,
** Daten und Digitalisate dauerhaft erhalten,
** Inhalte präsentieren und vermitteln,
** technische Infrastruktur betreiben,
** beraten und unterstützen,
** finanzieren, koordinieren oder strategisch steuern
* betreute Kulturgut- und Bestandsarten erfassen
* materielles, immaterielles und bereits digitales Kulturerbe berücksichtigen
* Ober- und Niedersorbisch sowie regionale beziehungsweise institutionelle Unterschiede berücksichtigen
* vorhandene Zuständigkeiten, Kompetenzen und Überschneidungen zwischen Akteuren sichtbar machen
* ermitteln, welche kleineren oder privaten Sammlungen bislang kaum oder nicht systematisch erfasst sind

Mögliches Ergebnis: kompakte Übersicht über Akteure oder Matrix aus Akteur, Trägerschaft, Rolle, betreuten Beständen und vorhandenen Digitalisierungsaktivitäten.

=== 3.1.2 Bedarfe und Dringlichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Unterstützung benötigen die Kulturgutträger und welche Bedarfe sollten (+aus welchen Gründen) vorrangig bearbeitet werden?</div>

Die bei Kulturgutträgern bestehenden Bedarfe sollten zunächst möglichst vollständig erhoben und anschließend zusammengeführt und eingeordnet werden. Dabei ist zwischen "von Akteuren ausdrücklich genannten Bedarfen" und "aus der Analyse zusätzlich abgeleiteten Bedarfen" zu unterscheiden.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Bedarfserhebungen, Gesprächsprotokolle und bisherige Tabellen zusammenführen
* Bedarfe möglichst den vier Kernfunktionen zuordnen:
** Nachweisen, beschreiben und verknüpfen,
** Digitalisieren und Qualität sichern,
** langfristig erhalten,
** zugänglich machen und Nutzung ermöglichen;
* zusätzlich übergreifende Bedarfe erfassen, beispielsweise:
** Personal und Fachkompetenz,
** Beratung und Schulung,
** Finanzierung,
** Rechteklärung und Datenschutz,
** Metadaten und gemeinsame Standards,
** technische Infrastruktur;
* Dringlichkeit anhand nachvollziehbarer Kriterien beurteilen, beispielsweise:
** drohender Verlust oder Materialverfall,
** fehlende personelle Nachfolge,
** gefährdete oder unbekannte Bestände,
** blockierende Abhängigkeit für weitere Digitalisierungsschritte,
** kulturelle oder sprachliche Bedeutung,
** erwartete Nutzung für Bildung, Forschung oder Öffentlichkeit
* unterscheiden zwischen Einzelfallbedarf und strukturellem Bedarf mehrerer Kulturgutträger
* soweit möglich erfassen, welche Bedarfe bereits durch bestehende Angebote abgedeckt werden und welche bislang offenbleiben.

Mögliches Ergebnis: priorisierte beziehungsweise nach Dringlichkeit geordnete Bedarfsübersicht mit Zuordnung zu Akteursgruppen und Kernfunktionen.

== 3.2 Ist-Stand der vier Kernfunktionen ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kernfunktionen werden durch bestehende Angebote / Dienste und Projekte bereits erfüllt – für welche Bestände, Akteure und Nutzungszwecke?</div>

Den Schwerpunkt der Ist-Analyse bildet die Frage, '''in welchem Umfang''' die vier zuvor bestimmten Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung im sorbischen Kontext bereits erfüllt werden. Dabei reicht es nicht aus festzustellen, dass ein Projekt, eine Institution oder ein technisches System existiert. Zu prüfen ist vielmehr, welche Leistung tatsächlich verfügbar ist, welche Kulturgutträger und Bestände sie erreicht und welche Lücken verbleiben.

Für jede Kernfunktion sollte möglichst nach einer einheitlichen Logik untersucht werden:
* vorhandene Angebote, Systeme und Projekte
* verantwortliche Betreiber beziehungsweise Akteure
* Entwicklungs- und Betriebsstand
* erreichte Kulturgutträger, Bestände und Kulturgutarten
* abgedeckte Bedarfe
* technische und organisatorische Anschlussmöglichkeiten
* erkennbare Lücken, Risiken und offene Fragen.

=== 3.2.1 Nachweisen, beschreiben und verknüpfen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wie vollständig und nutzbar werden sorbische Kulturgüter und Bestände heute nachgewiesen, beschrieben und miteinander verknüpft?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* Stand und tatsächlicher Funktionsumfang des Sorbischen/Wendischen Kulturregisters
* vorhandene institutionelle Kataloge, Inventare, Datenbanken und lokale Verzeichnisse
* welche Kulturgutarten, Einrichtungen und Regionen bereits erfasst sind
* welche Bestände bislang nur lokal, analog oder überhaupt nicht systematisch nachgewiesen werden
* verwendete Metadaten, Identifikatoren und Normdaten
* Möglichkeiten zur Übernahme beziehungsweise Verknüpfung bestehender Daten
* Anschlussmöglichkeiten:
** direkte Erfassung kleinerer Träger,
** Datenimport beziehungsweise Schnittstellen größerer Einrichtungen
* Mehrsprachigkeit und Umgang mit ober- und niedersorbischen Bezeichnungen
* Verhältnis zwischen institutionellen Beschreibungen, historischen Fremdbezeichnungen und sorbischen beziehungsweise lokalen Selbstbezeichnungen
* vorhandene Funktionen für Digitalisierungsstatus, Rechteinformationen und Priorisierung

=== 3.2.2 Digitalisieren und Qualität sichern ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kulturgüter können heute in welcher Qualität und Kapazität digitalisiert werden, und welche Kulturgutträger können diese Leistungen tatsächlich nutzen?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* aktueller Stand des Digitalisierungszentrums und weiterer Digitalisierungsangebote
* verfügbare technische Verfahren für unterschiedliche Kulturgutarten, beispielsweise:
** Schriftgut,
** Fotografien,
** Bücher und Zeitschriften,
** Tonaufnahmen,
** Film und Video,
** dreidimensionale Objekte
* stationäre, mobile und extern vergebene Digitalisierung
* vorhandene Kapazitäten und erkennbare Engpässe
* Zugangsmöglichkeiten für kleine und ehrenamtlich arbeitende Kulturgutträger
* Beratung vor der Digitalisierung
* Anforderungen an Vorbereitung, Metadaten und Rechteklärung
* vorhandene Qualitätsstandards und Qualitätskontrolle
* Unterstützung bei Ausschreibung beziehungsweise Beauftragung externer Dienstleister
* bisherige Digitalisierungsprojekte und deren Ergebnisse
* besonders gefährdete Bestände, für die kurzfristig Digitalisierungskapazität benötigt wird

=== 3.2.3 Langfristig erhalten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Für welche digitalen Bestände ist die langfristige Erhaltung organisatorisch und technisch tatsächlich abgesichert? </div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Repositorien, digitale Archive und Speicherlösungen
* welche Einrichtungen bereits Digitalisate dauerhaft übernehmen können
* welche Digitalisate derzeit lediglich lokal oder projektbezogen gespeichert werden
* Unterschied zwischen:
** Ablage beziehungsweise Speicherung,
** Datensicherung,
** institutionellem Repositorium,
** digitaler Langzeiterhaltung;
* Verantwortlichkeiten für Übernahme, Erhaltung und spätere Datenmigration
* verwendete Master- und Nutzungsdateien
* Sicherungskopien, Prüfsummen und Wiederherstellungsverfahren
* verwendete beziehungsweise vorgesehene Erhaltungsmetadaten
* Möglichkeiten für kleinere Kulturgutträger, ihre Digitalisate an ein geeignetes Repositorium zu übergeben
* vorhandene Schnittstellen zwischen Digitalisierung und Repositorium
* organisatorische und finanzielle Absicherung des langfristigen Betriebs
* Digitalisate beziehungsweise Projekte identifizieren, deren dauerhafte Erhaltung derzeit ungeklärt ist

=== 3.2.4 Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche digitalisierten Inhalte sind für welche Zielgruppen auffindbar, verständlich und im rechtlich beziehungsweise kulturell zulässigen Umfang nutzbar?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene Präsentations- und Nutzungssysteme, Portale und Online-Ausstellungen
* Funktion und Entwicklungsstand von Sorabicon sowie weiteren relevanten Angeboten
* welche Kulturgüter und Bestände bereits öffentlich zugänglich sind
* welche Zielgruppen angesprochen werden:
** Öffentlichkeit,
** Bildung,
** Forschung,
** sorbische Gemeinschaft,
** Tourismus und Kulturvermittlung;
* Ober- und Niedersorbisch sowie weitere benötigte Sprachen in Oberfläche, Metadaten und Inhalten
* Qualität der Kontextualisierung und Vermittlung
* Möglichkeiten für:
** Download,
** Zitation,
** Datenexport,
** Programmierschnittstellen,
** wissenschaftliche und kreative Nachnutzung
* Rechte- und Lizenzinformationen
* abgestufte Zugangsmöglichkeiten für sensible beziehungsweise eingeschränkt zugängliche Inhalte
* Barrierefreiheit beziehungsweise Barrierearmut
* Aktualisierung und Pflege präsentierter Inhalte
* soweit verfügbar tatsächliche Nutzung, Reichweite und Nachnutzung erfassen

=== 3.2.5 Zusammenspiel der Kernfunktionen in bestehenden Projekten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Bei welchen bestehenden Vorhaben funktioniert der Weg vom Kulturgut über Erfassung und Digitalisierung bis zur langfristigen Erhaltung und Nutzung bereits durchgängig – und an welchen Übergängen bestehen Lücken?</div>

Neben dem Stand der einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, '''ob diese auch tatsächlich zu einer durchgängigen Prozesskette verbunden sind'''. Ein vorhandenes Register, ein Digitalisierungszentrum, ein Repositorium und ein Präsentationsportal ergeben noch nicht automatisch einen funktionierenden Gesamtprozess.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* geeignete bestehende Projekte beziehungsweise Pilotvorhaben auswählen
* für diese Projekte die vollständige Prozesskette nachvollziehen:
** Erfassen,
** Registrieren,
** Bewerten und priorisieren,
** Digitalisieren,
** Archivieren beziehungsweise langfristig erhalten,
** Präsentieren und nachnutzen;
* untersuchen, welche Systeme und Akteure an den Übergaben beteiligt sind
* prüfen, ob Metadaten gemeinsam mit den Dateien weitergegeben werden
* prüfen, ob Rechte- und Zugangsangaben entlang der Prozesskette erhalten bleiben
* vorhandene manuelle Medienbrüche beziehungsweise Mehrfacherfassungen identifizieren
* unklare Zuständigkeiten und Übergabepunkte sichtbar machen
* positive Beispiele für bereits funktionierende Prozessketten dokumentieren
* aus Pilotprojekten bekannte Aufwände, Engpässe und Lernerfahrungen aufnehmen

== 3.3 Gemeinsame Regeln, Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Sind die übergreifenden Voraussetzungen vorhanden, damit die einzelnen Angebote gemeinsam, verlässlich und dauerhaft funktionieren?</div>

Neben den einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, ob '''gemeinsame organisatorische und fachliche Voraussetzungen''' vorhanden sind, damit die verschiedenen Angebote zusammenarbeiten und dauerhaft betrieben werden können.

Dieser Abschnitt soll keine allgemeine oder abstrakte Governance-Analyse darstellen. Untersucht werden nur solche übergreifenden Fragen, die konkrete Auswirkungen auf die Digitalisierung des Kulturerbes und die spätere Ableitung von Maßnahmen haben.

=== 3.3.1 Zuständigkeiten, Beteiligung und Freigaben ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wer entscheidet verbindlich über Auswahl, Priorisierung, Beschreibung, Digitalisierung, Veröffentlichung und Zugang, und wie sind die Kulturgutträger dabei beteiligt?</div>

''Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:''

* formelle und informelle Zuständigkeiten der beteiligten Institutionen
* Entscheidungsrechte bei Auswahl und Priorisierung von Beständen
* Verantwortlichkeiten für Rechteklärung und Veröffentlichung
* Beteiligung der jeweiligen Kulturgutträger
* Beteiligung sorbischer Fachleute und Angehöriger der Gemeinschaft bei kulturell sensiblen Inhalten
* vorhandene Freigabe- und Sperrverfahren
* Umgang mit nachträglichen Korrekturen oder Einschränkungen
* erkennbare Überschneidungen beziehungsweise ungeklärte Zuständigkeiten
* vorhandene Gremien oder Koordinierungsstrukturen
* prüfen, an welchen Stellen verbindliche Zuständigkeiten fehlen

=== 3.3.2 Gemeinsame Standards und Anschlussmöglichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche gemeinsamen Regeln ermöglichen es unterschiedlichen Kulturgutträgern, Daten und Digitalisate in eine gemeinsame Infrastruktur einzubringen und zwischen den Kernfunktionen weiterzugeben?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene gemeinsame Metadatenstandards beziehungsweise Pflichtfelder
* verwendete Fachstandards einzelner Einrichtungen
* gemeinsame Regeln für Ober- und Niedersorbisch
* Dateiformate und Qualitätsanforderungen für unterschiedliche Kulturgutarten
* Identifikatoren und Normdaten
* Rechte- und Lizenzinformationen
* technische Schnittstellen und Datenexporte
* Übernahme vorhandener institutioneller Metadaten
* einfache Erfassungswege für kleinere Kulturgutträger
* Schnittstellen für Einrichtungen mit bestehenden Fachsystemen
* Möglichkeiten zur Weitergabe von Daten zwischen Register, Digitalisierung, Repositorium und Präsentation
* prüfen, wo fehlende Standards oder inkompatible Systeme den Austausch derzeit behindern

=== 3.3.3 Personal, Finanzierung und Betreiberverantwortung ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche zentralen Leistungen sind dauerhaft personell, organisatorisch und finanziell abgesichert, und welche hängen noch von befristeten Projekten oder einzelnen Personen ab?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* Betreiber beziehungsweise verantwortliche Stellen für die vier Kernfunktionen
* dauerhafte Stellen gegenüber befristeten Projektstellen
* vorhandene beziehungsweise geplante Finanzierungsmodelle
* laufende Betriebs- und Pflegekosten
* personelle Kapazitäten und erkennbare Schlüsselpersonenrisiken
* Unterstützung kleiner und ehrenamtlich geführter Einrichtungen
* Finanzierung von
** Beratung,
** Digitalisierung,
** Speicher und Langzeiterhaltung,
** Datenpflege,
** Rechteklärung,
** technischer Wartung und Weiterentwicklung;
* Übergang von geförderten Projekten in einen dauerhaften Regelbetrieb
* vorhandene Betriebs-, Kooperations- und Übergabevereinbarungen
* erkennbare Risiken bei Auslaufen einzelner Förderungen

== 3.4 Gesamtbewertung und vorrangiger Handlungsbedarf ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Bedarfe sind bereits ausreichend abgedeckt, wo liegen die entscheidenden Lücken und welche davon sollten vorrangig bearbeitet werden? </div>

Die Ergebnisse der vorangegangenen Abschnitte werden abschließend zusammengeführt. Ziel ist noch nicht die vollständige Formulierung konkreter Maßnahmen, sondern zunächst eine begründete Bewertung des Ist-Standes und der wichtigsten Lücken.

Dabei sollte insbesondere unterschieden werden zwischen:

* unmittelbar gefährdeten Kulturgütern beziehungsweise Beständen,
* strukturellen Lücken, die weitere Digitalisierungsschritte blockieren,
* fehlenden oder nur teilweise verfügbaren Kernfunktionen,
* nicht dauerhaft abgesicherten Angeboten,
* Verbesserungsmöglichkeiten bei bereits grundsätzlich funktionierenden Strukturen.

Für die abschließende Bewertung insbesondere zu prüfen:

* Ergebnisse aus Akteurs-, Bestands- und Bedarfserhebung zusammenführen
* für jede der vier Kernfunktionen die wichtigsten Stärken und Lücken benennen
* übergreifende strukturelle Probleme aus Zuständigkeiten, Standards, Betrieb und Finanzierung ergänzen
* unterscheiden zwischen:
** fehlender Leistung,
** unzureichender Kapazität,
** fehlender Bekanntheit beziehungsweise Zugänglichkeit,
** fehlender Verbindung bestehender Angebote,
** ungeklärter Zuständigkeit,
** fehlender dauerhafter Absicherung;
* Dringlichkeit begründen, insbesondere anhand von:
** Verlustgefahr,
** blockierenden Abhängigkeiten,
** Anzahl beziehungsweise Bedeutung betroffener Kulturgutträger,
** kultureller und sprachlicher Bedeutung,
** Aufwand und Realisierbarkeit;
* offene Informationslücken ausdrücklich kennzeichnen
* aus den ermittelten Lücken anschließend Handlungsbedarfe ableiten
* konkrete Lösungsmaßnahmen erst im folgenden Maßnahmen- beziehungsweise Soll-Abschnitt festlegen

Mögliche zusammenfassende Bewertungsmatrix:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Bereich
! Belegter Ist-Stand
! Abgedeckte Bedarfe
! Lücke / Risiko
! Dringlichkeit
! Daraus abgeleiteter Handlungsbedarf
|-
| ''Beispiel: Nachweisen und Registrieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Digitalisieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Langfristig erhalten''
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|-
| ''Beispiel: Zugänglich machen und nutzen''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: gemeinsame Standards / Zusammenarbeit''
|
|
|
|
|
|}

= Referenzen =
<references/>

Dataja:Wobraz K6.png

2026-10-20T16:12:32Z

Měrko Šenk: Měrko Šenk je nowu wersiju Dataja:Wobraz K6.png nahrał

Dataja:Wobraz K6.png

2026-10-20T16:08:20Z

Měrko Šenk:

12.3 Digitalisierung des Kulturerbes

2026-10-20T11:10:09Z

Měrko Šenk: /* 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes */

= 1 Einleitung =
Die Digitalisierung von sorbischem Kulturerbe ist eine historische Chance für uns Sorben, eine Chance, unser kulturelles Erbe neu zu entdecken, es für kommende Generationen zu erhalten, für eine breitere Öffentlichkeit zugänglich zu machen und dabei die eigene Deutungshoheit zu stärken. Das erfordert neben Mut, einer klaren gemeinsamen Vision, starker Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Akteuren auch die notwendigen Ressourcen in Form von Personal mit entsprechenden Kompetenzen, passender Technik sowie einer nachhaltig gesicherten Finanzierung.

Im folgenden Abschnitt werden Zielbilder für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes entworfen mittels lang- und kurzfristiger Visionen sowie konkreter Ziele.

== 1.1 Visionen und Ziele für die sorbische digitale Welt ==
'''Vision 2035'''<br />
''Sorbisches materielles und immaterielles Kulturerbe ist systematisch digital erfasst, rechtssicher und langfristig gesichert, leicht auffindbar, offen nutzbar und wird aktiv von Interessierten genutzt.''

'''Konkrete Ziele'''<br />
Bis 2032 ist ein tragfähiges, finanziell und organisatorisch abgesichertes Modell etabliert, das:
* Ein zentrales (oder föderiertes) digitales Langzeitarchiv nach OAIS-Referenzmodell betreibt,
* klare Zuständigkeiten, Prozesse und Budgets definiert,
* regelmäßige Qualitätssicherung und Technik-Updates vorsieht.

Bis 2030 sind wichtige sorbische Kulturerbe-Bestände (Kernbestände nach fachlicher Festlegung) in hoher Qualität digitalisiert, beschrieben und im Langzeitarchiv gesichert.

Bis 2028 liegt eine institutionenübergreifende Übersicht über relevante Kulturerbe-Bestände (analog und digital, materiell und immateriell) vor, einschließlich einer Prioritätenliste für die Digitalisierung.

Bis 2028 existiert ein zentrales, nutzerfreundliches „Sorbisches Kulturerbe-Portal“, das:
* Suchzugang über alle teilnehmenden Institutionen ermöglicht,
* grundlegende Inhalte frei zugänglich bereitstellt,
* mehrsprachige Oberflächen anbietet (Deutsch, Obersorbisch, Niedersorbisch, Englisch).

= 2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“ =
Das Ziel in diesem Themenbereich ist es, sorbisches Kulturerbe digital zu verwalten und damit langfristig für Recherche, Nutzung und Präsentation vorzuhalten.

Im Abschnitt "IST-Analyse“ werden die folgenden Fragen beantwortet: Was ist sorbisches Kulturerbe und was zählt alles dazu? Welche Schritte durchläuft ein Kulturgut, um zum digitalen Kulturerbe zu gehören? Wie können die digitale Verwaltung, Archivierung, Nutzung und Präsentation von Kulturgütern umgesetzt werden?

Die grundlegenden Terminologien des Kulturerbes sollen im Folgenden festgelegt werden.

== 2.1 Terminologie – von Kultur zu Kulturerbe ==
In diesem Abschnitt werden die Begriffe rund um das Kulturerbe grundlegend definiert. Es soll ein Verständnis über die Begriffe Kultur, kulturelle Ausprägung, Kulturgut und Kulturerbe erreicht werden.

[[Dataja:Wobraz_K1.png|center|260px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNpF0UtuwyAQBuCroFlaTuRHTGMvKuWxq7pqV627IGZso2CIMChtk9ymN-nFimmasmJGfP-AOEGjOUIFrdTHpmfGkudtrWpF_Fq9RtGDk9aZKHojU-_aJ7PZ_bmGgSnR4mgFejaKpidC1XAmq8zDfYAoJZKVG7lxzX5stRl81C0_uwYdheGEubHD4_dXLy1hcpyC1rcLdM4GOLH1Ve2E5Gj9TPLkhgEnsLkBNDsMAmLojOBQWeMwhgHNwKYSTuFBYHucbOW3HFvmcQ21unh2YOpF6-FPGu26HqrW381X7sCZxa1gnWH_R1BxNBvtlIUqTUMEVCd49xVdzpeLMs1pXmRFXiY0hg-o8iyZL_LFXZaVSTJ1LzF8hqHJnBZ5WhZLWt5RmtIsBuTCavP4-2Hh3y4_NXaMmw hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.1.1 Kultur ===
Kultur bezeichnet hier die Gesamtheit aller '''vom Menschen geschaffenen und erlernten Ausdrucksformen''' des Lebens, die auf gemeinsamen Werten und Verhaltensweisen beruhen.<ref name="wiki-kultur">URL: https://de.wikipedia.org/wiki/Kultur</ref> Dazu zählen '''materielle Ergebnisse''' (z. B. Kunstwerke, Technik) ebenso wie '''immaterielle Praktiken''' (Sprache, Bräuche, Wissen). Kultur umfasst laut der UNESCO geistige, materielle, intellektuelle und emotionale Merkmale, die eine Gesellschaft oder soziale Gruppe kennzeichnen.<ref name="mondiacult">UNESCO 1982: Mexico City Declaration on Cultural Policies (MONDIACULT). URL: https://www.lacult.unesco.org/docc/1982_MONDIACULT.pdf</ref> <ref name="cultureaction">Culture Action Europe 2024: The State of Culture report. URL: https://cultureactioneurope.org/de/news/the-state-of-culture-report-published, abgerufen am 01.10.2025.</ref> Sie ist dynamisch und wird von jeder Generation neu gestaltet.

Das deutsche Wort „Kultur“ ist eine Eindeutschung des lateinischen Worts „cultura“. Dieses bedeutet ursprünglich „Bebauung, Bearbeitung, Bestellung, Pflege“ und meinte sowohl die physische Bearbeitung als auch die Pflege geistiger Güter, z. B. der Sprache.

=== 2.1.2 Kulturelle Ausdrucksform ===
Eine kulturelle Ausdrucksform ist eine '''konkrete, gegenwärtige oder historische, Manifestation von Kultur''', bspw. eine Zeichnung, eine Tracht oder ein Lied: Sie macht die Kultur sichtbar und erlebbar. Im engeren Sinne ist es eine Ausdrucksweise, die aus der Kreativität einer Person, Gruppe oder Gesellschaft entsteht und '''kulturellen Inhalt''' trägt (symbolische Bedeutung, künstlerische Dimension, kulturelle Werte).<ref>Österreichische UNESCO-Kommission 2007: Übereinkommen zum Schutz und zur Förderung der Vielfalt kultureller Ausdrucksformen, Art. 4, Seite 13. URL: https://www.unesco.at/fileadmin/Redaktion/Publikationen/Publikations-Dokumente/2005er_UNESCO-Convention_German.pdf, abgerufen am 22.09.2025.</ref> Sie wird innerhalb und zwischen Gemeinschaften weitergegeben.

Alle kulturellen Ausdrucksformen bilden einen wesentlichen Kern von Kultur, aber Kultur enthält auch latente Dimensionen (Werte, Normen, Vorannahmen etc.), die nicht unmittelbar als Ausdrucksform erscheinen.

=== 2.1.3 Kulturgut ===
Ein „Kulturgut“ ist '''eine einzelne kulturelle Ausdrucksform''', der ein '''besonderer kultureller Wert zugemessen wird''' (durch Anerkennung, Schutz, Bedeutung). Es ist somit ein Erzeugnis menschlicher Kreativität oder Zeugnis menschlichen Lebens, welches '''Bedeutung für die Kultur einer Gemeinschaft''' hat und daher '''Bestand haben und bewahrt werden soll'''.

Die '''Summe aller Kulturgüter''' einer Gemeinschaft wird als dessen '''Kulturerbe''' bezeichnet.

=== 2.1.4 Kulturerbe ===
Kulturerbe ist die '''Summe der materiellen und immateriellen Ausdrucksformen''' (= Kulturgüter) einer Kultur, die als „'''bewahrenswert'''“ anerkannt wurden. International umfasst das u. a. das '''Welterbe''' (Denkmäler, Ensembles, Stätten)<ref>UNESCO (1972), Welterbekonvention, Art. 1. URL: https://www.dnk.de/wp-content/uploads/2021/02/1972_DNK_UNESCO-Welterbekonvention.pdf (abgerufen am 11.09.2025).</ref> und das '''Immaterielles Kulturerbe''' (Praktiken, Wissen).<ref>Deutsche UNESCO-Kommission o. J.:, Übereinkommen zur Erhaltung des immateriellen Kulturerbes (dt. Ausgabe). URL: https://www.unesco.de/assets/dokumente/Deutsche_UNESCO-Kommission/02_Publikationen/Publikation_UNESCO-%C3%9Cbereinkommen_zur_Erhaltung_des_immateriellen_Kulturerbes_01.pdf, (abgerufen am 11.09.2025).</ref>

Ob etwas „zum Kulturerbe“ zählt, ist Ergebnis von Bewertung, Diskurs und teils formellen Verfahren. Dem Sorbischen Kulturregister (SKR) zufolge ist „sorbisch-wendisches Kulturerbe“ eine Zuschreibung, die durch Gesellschaft, Museen, Archive und Wissenschaft erfolgen kann.<ref>Sorbisches Institut 2025: Konzept für ein Sorbisches Kulturregister (SKR). URL: https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/00_Zweite-aktualisierte-Fassung_Konzept_Sorbisches-Kulturregister_20.11.2025.pdf, abgerufen am 20.11.2025.</ref>

=== 2.1.5 Abgrenzung: Kultur und Kulturerbe ===
'''Kultur / Kulturelle Ausdrucksform''' sind als Begriffe weiter gefasst als '''Kulturgut / Kulturerbe'''. Kulturelle Ausdrucksformen umfassen alles Gelebte und Gestaltete einer Gemeinschaft in Gegenwart und Vergangenheit, während Kulturgut / Kulturerbe diejenigen kulturellen Güter und Traditionen meint, denen eine Bedeutung beigemessen wurde und die als bewahrens- und weitergebenswert erkannt wurden. Kultur ist der „aktuelle“ kreative Prozess (einschließlich Popkultur, Alltagskultur), Kulturerbe der daraus überkommene Schatz. Dennoch sind die Grenzen fließend: Was heute nur Kultur ist, kann morgen zum Kulturerbe erklärt werden – abhängig von Wertzuschreibung und Diskurs.

Im Rahmen dieses Dokuments werden für den sorbischen Kontext die Begriffe '''„kulturelle Ausdrucksform“''' und '''„Kulturgut“''' weitgehend '''synonym''' verwendet, sofern nicht ausdrücklich anders gekennzeichnet. Hintergrund ist, dass die Gesamtzahl der identifizierbaren kulturellen Ausdrucksformen einer kleinen Minderheit wie der Sorben/Wenden im Vergleich zu großen Mehrheitsgesellschaften überschaubar ist. Zugleich ist der Anteil dieser Ausdrucksformen, denen in der Community ein besonderer Wert beigemessen wird und die daher faktisch als Kulturgut wahrgenommen und behandelt werden, sehr hoch: Ein großer Teil des gelebten kulturellen Repertoires wird als identitätsstiftend und bewahrenswert verstanden und damit dem Kulturerbe zugerechnet.

== 2.2 Klassifizierung von Kulturgütern ==
Im Folgenden soll eine griffige Klassifizierung von Kulturgütern entwickelt werden, so dass pro Kulturgut-Klasse später auf die Besonderheiten ihrer Digitalisierung eingegangen werden kann.

[[Dataja:Wobraz_K2.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNptlM9u00AQxl9ltFWoFDlp_C9OjISU2KSgUCq1BSRIDxt77Syxd6v1mkKjSDwBlThw4YCEeuXOoeLSN-EF4BHYjZOQQG67-32_2ZnZsWco4jFBPqrVZpRR6cNsP8n4ZTTBQu7rHVP66QWOKEvV3nQM2BeYTf8eea35fF6rjdiIrUl4cjJiAMPDV_X6sMxkKdJS1uvnvu9PtRGgp5ReE46wJIKSLIOf779CycbkkqQZjSb1Ovz-cv351_drDWGN9BXS_xfZBj7dLoGxBgIFBE14nOcrZGH68E07Iu0IlSNsQkhTKnGlfvyh1bjKcngIjcYD6G2s-xvrYGMdLuuqAFOXZ0IflzFh0xxn5OBU3t1ISZhqw6KaKpo29k04jSaCJrLq0oZsa9mCAZc8FTihhBnQp1ksxd1NSsS22dFmG3oMZzwl0HveONtlc7XNATtsHI9fk6kkC3nRsKoqnVNgwrFQaUOvLGJRRtMi4SJfZ790WtppQYhFIVV7CYsJDO9uWbEMujbqOgIbTqgsddB7MCD_eXT6gQMvaFEQBlclPMVqcA6eMfqGiKLMt926isCFM4FjKiln-voCHmEWXxIxXZcUVo-jSwrVe3DBGvHqtc83DLqS0FpNAi3wRluiDBdFSBIYQ0KzzN_r265jPjQinnHh7yVJYhRS8ClZKfe3KLyk2oHneuEuqlK2qWhJWYPOwGnvoiplm4qXVMd17V5rF1UpikIGSgWNkS9FSQyUE5FjvUUzHXGE5ITkZIR8tYxJgtVXPEIjNlfYBWYvOc9XpOBlOkF-grNC7cqLWPUupFjNa74-FXo0RMBLJpFvWtYiCPJn6C3yG7bTNO2u6Tidrue0W13HQO_Usdtquuqg1bG6TtvzPNuZG-hqcXGr2baV5NhuyzId13XbBiJqDrg4qn5ni7_a_A_W9oMu hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.2.1 A. Materiell - unbeweglich 🏛️ ===
„Materiell - unbeweglich" bezeichnet ortsfeste Kulturobjekte wie Bauwerke, Ensembles, Gebäudekomplexe und Stätten/Kulturlandschaften, wie sie in Art. 1 der UNESCO-Welterbekonvention als Kategorien des kulturellen Erbes definiert sind.<ref>UNESCO World Heritage Centre o. J.: Convention Concerning the Protection of the World Cultural and Natural Heritage, Artikel 1. URL: https://whc.unesco.org/en/conventiontext/, abgerufen am 01.10.2025.</ref>

=== 2.2.2 B. Materiell - beweglich 🖼️ ===
Die Kategorie „Materiell - beweglich" umfasst bewegliche Sachen bzw. Sachgesamtheiten von kulturellem Wert (z. B. Objekte, Sammlungen), wie sie das deutsche Kulturgutschutzgesetz (§ 2 KGSG)<ref>Deutschland 2016: Kulturgutschutzgesetz (KGSG), § 2. URL: https://www.buzer.de/2_KGSG.htm, abgerufen am 01.10.2025.</ref> als „Kulturgut“ beschreibt.
* B1 '''Schriftgut''' - Bücher, Zeitungen, Handschriften, Archivgut, Graphiken, Pläne, Karten
* B2 '''Fotografien & Bildträger'''
** Fotografisch erzeugte statische Bildträger, auch Stillbildträger genannt, z. B. Positive/Negative auf Film/Platte/Photopapier, Dias, Abzüge, Mikrofilm/-fiche und vergleichbare fotografische Repro-Träger.
* B3 '''Analoge AV-Träger''' (Audio/Video/Film)
** Analoge zeitbasierte Medien, z. B. Magnetton (Tonband, Kassette), Schallplatte, Videobänder, Film.
* B4 '''3D-Objekte''' - Gegenstände, „sachkulturelle Artefakte“<ref>Sorbisches Institut o. J.: Konzept zum Digitalisierungszentrum am Sorbischen Institut, S. 24.
(Unveröffentlichtes Konzeptpapier; interne Projektunterlage.)</ref>

=== 2.2.3 C. Immateriell 🎭 ===
Meint lebendige Praktiken, Darstellungen, Ausdrucksformen, Ideen, Werte, Wissen und Fertigkeiten, die von Gemeinschaften getragen und weitergegeben werden, gemäß der folgenden 5 UNESCO ICH-Domänen.<ref>UNESCO o. J.: Intangible Cultural Heritage – Five Domains. URL: https://ich.unesco.org/doc/src/01857-EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* C1 '''Orale Traditionen/Ausdrucksformen''' - Sprache, Gesangstraditionen
* C2 '''Darstellende Künste''' - Musik, Tanz, Theater
* C3 '''Rituale & Feste''' - Bräuche und soziale Praktiken des Kalenders und Lebenslaufs
* C4 '''Wissen & Praktiken''' zu Natur & Universum - Heil- und Sammelkenntnisse, ökologisches und astronomisches Wissen, Glaube, Religion
* C5 '''Traditionelles Handwerk''' - Techniken, Werkzeuge und Gestaltungsmuster

=== 2.2.4 D. Digital 💾 ===
Bezeichnet in digitaler Form vorliegende Ressourcen menschlichen Wissens und Ausdrucks. Diese können sowohl born-digital sein als auch digitalisierte Repräsentationen von materiellen und immateriellen Kulturgütern.<ref>UNESCO 2003: Charter on the Preservation of Digital Heritage. URL: https://www.unesco.org/en/legal-affairs/charter-preservation-digital-heritage, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* D1 '''Born-digital''' (ursprünglich digital erzeugt, kein analoges Original), z. B. Webseiten, Social-Media-Beiträge, Software, Apps, Spiele, digitale Fotos/Audio/Video.
* D2 '''Digitalisate''' - Digitalisierte Repräsentationen/Derivate aus den Klassen A, B und C.

== 2.3 Begriffe und Kernfunktionen ==
Die vorherigen Abschnitte haben geklärt, was unter Kulturerbe verstanden wird und welche Arten von Kulturgütern unterschieden werden. Bevor der nachfolgende Abschnitt den Prozess der Kulturerbe-Digitalisierung beschreibt, werden in diesem Abschnitt die dafür wichtigsten Arbeitsbegriffe und Funktionen erläutert. Der Abschnitt soll dabei die Frage beantworten: Welche Arbeitsabläufe und Funktionen sind notwendig, damit Kulturgüter nicht nur digital erfasst, sondern auch gefunden, verstanden, gesichert und genutzt werden können?

Die Erläuterungen sollen eine gemeinsame und leicht verständliche Grundlage schaffen für alle, die an der Digitalisierung von Kulturerbe interessiert sind.

=== 2.3.1 Vom Kulturgut zur digitalen Repräsentation ===
Dieser Abschnitt erklärt, was bei einer Digitalisierung entsteht und wie sich das digitale Ergebnis vom ursprünglichen Kulturgut unterscheidet.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Digitalisierung von Kulturerbe'''
| Digitalisierung bezeichnet in diesem Konzept den gesamten zusammenhängenden Prozess: Kulturgüter erfassen, beschreiben und bewerten, digitale Repräsentationen erzeugen oder übernehmen, ihre Qualität prüfen, sie sichern und für die Nutzung zugänglich machen.<ref name="DFG2016">Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2016: Praxisregeln „Digitalisierung“, insbesondere S. 13 und 41-44. URL: https://www.dfg.de/resource/blob/176108/898bf3574ad0ff3b1db525fa7d04c86c/12-151-v1216-de-data.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref> Bei ursprünglich digital entstandenen Kulturgütern – auch ''born digital'' genannt – entfällt die Überführung aus einem analogen Original; die weiteren Aufgaben bleiben bestehen.
|-
| '''Digitalisat und digitale Repräsentation'''
| Ein '''Digitalisat''' ist ein digitales Abbild eines analogen Kulturguts, beispielsweise ein Scan einer Handschrift oder ein Foto eines Museumsobjekts. Der weitere Begriff '''digitale Repräsentation''' umfasst auch Audio-, Video- oder 3D-Dokumentationen einer immateriellen kulturellen Praxis. Die digitale Repräsentation ersetzt weder das materielle Kulturgut noch die lebendige Praxis.
|-
| '''Masterdatei und Nutzungsderivat'''
| Die '''Masterdatei''' ist die möglichst hochwertige und qualitätsgeprüfte Ausgangsdatei. Sie wird für die langfristige Sicherung und spätere Bearbeitungen aufbewahrt. Ein '''Nutzungsderivat''' ist eine daraus erzeugte, an einen bestimmten Zweck angepasste Datei, beispielsweise ein kleineres Bild für eine Internetseite.
|-
| '''Digitales Objekt'''
| Als '''digitales Objekt''' wird in diesem Konzept eine zusammengehörige digitale Einheit bezeichnet. Sie kann aus einer oder mehreren Dateien, den zugehörigen Metadaten und ihren Verknüpfungen bestehen. Ein digitales Objekt kann ein Digitalisat oder ein ursprünglich digital entstandenes Kulturgut sein.
|}

''Beispiel:'' Das verzierte sorbische Osterei bleibt das materielle Kulturgut. Hochauflösende Fotografien, ein 3D-Modell und die dazugehörigen Beschreibungen bilden gemeinsam seine digitale Repräsentation.

=== 2.3.2 Vier Kernfunktionen ===
Als '''Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung''' werden im Folgenden vier dauerhaft zu erfüllende Aufgabenbereiche bezeichnet. Sie beschreiben, was für eine nachhaltige Digitalisierung von Kulturerbe geleistet werden muss, unabhängig davon, welche Institution oder welches technische System die jeweilige Funktion übernimmt.

{| class="wikitable"
! Kernfunktion
! Typische organisatorisch-technische Umsetzung
! Hauptaufgabe
|-
| '''Nachweisen, beschreiben und verknüpfen'''
| Register oder Katalog
| Macht sichtbar, welche Kulturgüter vorhanden sind, wo sie sich befinden und in welchem Zusammenhang sie stehen. Ein Registereintrag kann bereits bestehen, bevor ein Digitalisat angefertigt wurde.
|-
| '''Digitalisieren und Qualität sichern'''
| Digitalisierungszentrum oder Digitalisierungsdienst
| Erzeugt bzw. übernimmt digitale Repräsentationen, prüft sie und bereitet Dateien und Metadaten für die weitere Verarbeitung vor. Geliefert werden bspw. geprüfte Masterdateien und Nutzungsderivate.
|-
| '''Langfristig erhalten'''
| Repositorium oder digitales Langzeitarchiv
| Übernimmt Dateien und Metadaten, speichert und verwaltet sie und erhält sie über technische und organisatorische Veränderungen hinweg dauerhaft nutzbar.
|-
| '''Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen'''
| Präsentations- und Nutzungssystem
| Führt beschreibende Informationen und digitale Medien für Nutzerinnen und Nutzer zusammen. Es ermöglicht beispielsweise Suche, Anzeige, Kontextualisierung, Vermittlung und – soweit zulässig – Nachnutzung.
|}

Diese '''Kernfunktionen''' beschreiben zunächst nicht zwingend getrennte Institutionen oder Systeme. Eine Einrichtung kann mehrere Kernfunktionen übernehmen. Umgekehrt kann eine Kernfunktion auf mehrere Einrichtungen oder technische Systeme verteilt sein. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten, verlässliche Übergaben und gemeinsame Standards.

Vereinfacht lässt sich das Zusammenspiel so zusammenfassen:
# Das '''Register oder der Katalog''' beschreibt und verknüpft das Kulturgut.
# Der '''Digitalisierungsdienst''' erzeugt und prüft seine digitale Repräsentation.
# Das '''Repositorium oder digitale Archiv''' übernimmt und erhält die Dateien.
# Das '''Präsentationssystem''' führt Beschreibungen und Medien für die Nutzung zusammen.

Die konkrete Ausgestaltung kann zentral, dezentral oder als Verbund mehrerer Systeme erfolgen.

=== 2.3.3 Register ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie Kulturgüter so erfasst, beschrieben und verknüpft werden, dass sie eindeutig zugeordnet, wiedergefunden und nach einheitlichen Regeln weiterverarbeitet werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Erschließung, Verzeichnung und Registrierung'''
| '''Erschließung''' ist der übergeordnete Vorgang, bei dem ein Kulturgut identifiziert, beschrieben und in seinen Zusammenhang eingeordnet wird. '''Verzeichnung''' bezeichnet seine strukturierte dokumentarische Beschreibung. '''Registrierung''' bedeutet die Aufnahme in ein konkretes Register, einen Katalog oder ein Sammlungssystem. Ein Kulturgut kann bereits registriert werden, bevor ein Digitalisat vorhanden ist.
|-
| '''Metadaten'''
| Metadaten sind strukturierte Informationen über ein Kulturgut und seine digitalen Repräsentationen. Dazu gehören beispielsweise Titel, Herkunft, beteiligte Personen, Ort, Zeit, kultureller Kontext, Rechte, Dateieigenschaften und Bearbeitungsschritte. Je nach Zweck werden beschreibende, technische, rechtliche und erhaltungsbezogene Metadaten unterschieden. Sie machen Kulturgüter auffindbar, verständlich, verwaltbar und langfristig nutzbar.<ref name="PREMIS">Library of Congress o. J.: PREMIS – Preservation Metadata: Implementation Strategies. Internationaler Standard für Erhaltungsmetadaten. URL: https://www.loc.gov/standards/premis/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Persistenter Identifikator'''
| Ein '''persistenter Identifikator''' ist eine dauerhafte und eindeutige Kennung für ein Kulturgut, einen Datensatz oder eine digitale Ressource. Die Kennung bleibt bestehen, auch wenn sich der technische Speicherort oder die Internetadresse ändern. Dadurch können Kulturgüter dauerhaft zitiert und zwischen Systemen verknüpft werden.<ref name="DFG2016" />
|}

Metadaten sind keine bloße Beigabe zu einer Datei. Ohne ausreichende Beschreibungen kann ein Digitalisat zwar technisch vorhanden sein, später aber kaum gefunden, verstanden oder zuverlässig zugeordnet werden.

=== 2.3.4 Digitalisierungsdienst und Archiv ===
Die folgende Tabelle erklärt was erforderlich ist, damit Kulturgüter digitalisiert werden und nicht nur heute gespeichert sind, sondern auch nach technischen und organisatorischen Veränderungen noch gefunden, verstanden und genutzt werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Repositorium'''
| Ein '''Repositorium''', auch ''Repository'' genannt, ist eine verwaltete technische Umgebung, in der digitale Objekte und ihre Metadaten übernommen, gespeichert, geordnet, verwaltet und bereitgestellt werden. Ein Repositorium kann Teil eines digitalen Archivs sein. Nicht jedes Repositorium erfüllt jedoch automatisch alle Anforderungen der Langzeiterhaltung.
|-
| '''Digitales Archiv oder digitales Langzeitarchiv'''
| Ein digitales Archiv ist mehr als ein Server oder ein Speicherprogramm. Es verbindet eine verantwortliche Organisation, fachkundiges Personal, Regeln, Arbeitsabläufe und technische Systeme. Es übernimmt die Verantwortung dafür, digitale Informationen langfristig zu erhalten und für festgelegte Nutzergruppen zugänglich zu machen. Das internationale Referenzmodell '''Open Archival Information System''' (OAIS, offenes Archiv-Informationssystem) bietet hierfür einen fachlichen Rahmen.<ref name="OAIS2024">Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3, insbesondere S. 1-1–1-2 und 2-1–2-2. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Ingest oder kontrollierte Übernahme'''
| '''Ingest''' bezeichnet die kontrollierte Übernahme digitaler Dateien und Metadaten in ein Repositorium oder digitales Archiv. Dabei werden beispielsweise Vollständigkeit, Dateiformate, Metadaten und Dateiintegrität geprüft und die Übernahme dokumentiert.
|-
| '''Langzeitverfügbarkeit und digitale Langzeiterhaltung'''
| '''Langzeitverfügbarkeit''' ist das Ziel, digitale Inhalte über technische und organisatorische Veränderungen hinweg auffindbar, lesbar, verständlich und nutzbar zu halten. '''Digitale Langzeiterhaltung''' bezeichnet die dafür notwendigen fortlaufenden Maßnahmen. Dazu können mehrere Speicherorte, regelmäßige Prüfungen, Formatüberwachung, technische Migrationen und eine nachvollziehbare Dokumentation gehören. „Langfristig“ bezeichnet dabei keine feste Zahl von Jahren, sondern einen Zeitraum, in dem mit veränderten Technologien, Formaten und Nutzungsanforderungen gerechnet werden muss.<ref name="OAIS2024" />
|-
| '''Datensicherung oder Backup'''
| Ein '''Backup''' ist eine zusätzliche Sicherungskopie, aus der Dateien nach einem Verlust oder technischen Ausfall wiederhergestellt werden können. Backups sind notwendig, ersetzen aber keine Langzeiterhaltung: Sie regeln allein noch keine dauerhaften Zuständigkeiten, Metadaten, Formatüberwachung, Integritätsprüfungen oder langfristige Zugänglichkeit.<ref name="DPCStorage">Digital Preservation Coalition o. J.: Digital Preservation Handbook – Storage. URL: https://www.dpconline.org/handbook/organisational-activities/storage, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Integrität und Authentizität'''
| '''Integrität''' bedeutet, dass unbeabsichtigte Veränderungen oder Beschädigungen einer Datei erkannt werden können. Dafür werden häufig Prüfsummen verwendet - digitale Kontrollwerte, die regelmäßig verglichen werden. '''Authentizität''' bedeutet, dass Herkunft, Identität und Bearbeitungsgeschichte eines digitalen Objekts nachvollziehbar sind und belegt werden kann, dass es das ist, was es zu sein vorgibt.
|-
| '''Dateiformat und Datenformat'''
| Ein '''Dateiformat''' legt den technischen Aufbau einer einzelnen Datei fest. Ein '''Datenformat''' beschreibt, wie Informationen strukturiert und zwischen Systemen ausgetauscht werden. Gut dokumentierte, verbreitete und möglichst offen beschriebene Formate erleichtern den Austausch und die langfristige Nutzung. Sie ersetzen jedoch keine aktive Langzeiterhaltung.
|}

'''Merksatz:''' Speichern ist nicht dasselbe wie langfristiges Erhalten. Auch ein vorhandenes Backup ist noch kein digitales Langzeitarchiv.

=== 2.3.5 Präsentationssystem ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie aus langfristig gesicherten Dateien ein digitales Kulturerbe wird, das von Menschen gefunden, verstanden und sinnvoll genutzt werden kann.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Zugänglichmachung und Präsentation'''
| '''Zugänglichmachung''' bedeutet, dass digitale Objekte auffindbar und im rechtlich sowie technisch zulässigen Umfang abrufbar sind. '''Präsentation''' geht darüber hinaus: Inhalte werden ausgewählt, miteinander verknüpft, erklärt und für bestimmte Zielgruppen vermittelt. Dazu gehören verständliche Kontextinformationen, klare Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. Abhängig von Rechten, personenbezogenen Daten oder kulturellen Schutzbedarfen kann der Zugang offen oder eingeschränkt sein.
|-
| '''Nutzung und Nachnutzung'''
| '''Nutzung''' umfasst beispielsweise das Betrachten, Lesen, Anhören, Erforschen oder Vermitteln eines digitalen Kulturguts. '''Nachnutzung''' bedeutet seine weitere Verwendung in einem neuen Zusammenhang, etwa in Bildung, Forschung, Publikationen, Ausstellungen, Anwendungen oder kreativen Werken. Dafür werden geeignete Dateien, verständliche Metadaten und klare Rechteinformationen benötigt.
|-
| '''Rechteinformation und Lizenz'''
| Eine '''Rechteinformation''' beschreibt den rechtlichen Status eines digitalen Objekts und mögliche Einschränkungen seiner Nutzung. Eine '''Lizenz''' räumt durch eine dazu berechtigte Person oder Institution konkrete Nutzungsrechte ein. Ein allgemeiner Rechtehinweis ist daher nicht automatisch eine Lizenz.<ref name="RightsReuse">RightsStatements.org o. J.: Standardisierte Rechtehinweise für online verfügbares Kulturerbe. URL: https://rightsstatements.org/de/, abgerufen am 16.07.2026. Creative Commons 2025: Recommended Licenses and Tools for Cultural Heritage Content. URL: https://creativecommons.org/2025/07/09/recommended-licenses-and-tools-for-cultural-heritage-content/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Interoperabilität'''
| '''Interoperabilität''' bezeichnet die Fähigkeit von Systemen und Organisationen, Daten auszutauschen und in gleicher Bedeutung zu verstehen. Dafür werden gemeinsame Metadatenmodelle, Begriffe, Identifikatoren und technische Schnittstellen benötigt. So können beispielsweise Register, Repositorien, Präsentationsportale und externe Kulturplattformen miteinander verbunden werden.<ref name="EuropeanaEDM">Europeana o. J.: Metadata – Europeana Data Model (EDM, Europeana-Datenmodell). URL: https://pro.europeana.eu/page/metadata, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|}

Digitalisierte Inhalte entfalten ihren kulturellen und gesellschaftlichen Nutzen erst dann vollständig, wenn sie auffindbar, verständlich, rechtlich klar und für unterschiedliche Zielgruppen tatsächlich verwendbar sind.

Der folgende Abschnitt 2.4 beschreibt, wie diese Kernfunktionen innerhalb des gesamten Prozesses der Kulturerbe-Digitalisierung zusammenwirken.

== 2.4 Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe ==
Die Digitalisierung von Kulturgut ist kein rein technischer Arbeitsschritt, sondern ein vielschichtiger, oft langfristiger Prozess, der bereits mit der Wahrnehmung und Identifikation einer kulturellen Ausdrucksform beginnt. Ziel dieses Abschnitts ist es, diesen Gesamtprozess systematisch darzustellen: von der gelebten Kultur über das identifizierte Kulturgut bis hin zur digital nutzbaren Repräsentation.

Die hier entwickelte Prozessdarstellung soll als praxisorientierter Überblick dienen für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes. Sie berücksichtigt die Anforderungen sorbischer Einrichtungen ebenso wie die international etablierten Referenzmodelle und Standards, darunter:
* das OAIS-Referenzmodell (ISO 14721) für digitale Archivierung<ref>Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das DCC Curation Lifecycle Model für kuratorische Entscheidungsprozesse<ref>Higgins 2008: The DCC Curation Lifecycle Model. International Journal of Digital Curation, 3(1), 134-140. URL: https://ijdc.net/index.php/ijdc/article/view/48, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das Spectrum-Modell für museale Objektverwaltung<ref>Collections Trust 2022. Spectrum 5.1 - The UK Museum Collections Management Standard. URL: https://collectionstrust.org.uk/spectrum/spectrum-5, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* die UNESCO-Leitlinien zur Inventarisierung immateriellen Kulturerbes<ref>UNESCO 2024: Operational Directives for the Implementation of the Convention for the Safeguarding of the Intangible Cultural Heritage (10.GA). URL: https://ich.unesco.org/doc/src/ICH-Operational_Directives-10.GA_EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* sowie technische Vorgaben wie die DFG-Praxisregeln Digitalisierung<ref>Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2022: Praxisregeln Digitalisierung (aktualisierte Fassung). URL: https://www.ulb.hhu.de/fileadmin/redaktion/ULB/Documents/Infomaterial/DFG_Praxisregeln_Digitalisierung_Aktualisierte_Fassung2022.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref> und die FADGI-Richtlinien<ref>Federal Agencies Digital Guidelines Initiative (FADGI) 2023: Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials – Still Image, 3rd ed. URL: https://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-technical.html, abgerufen am 01.10.2025.</ref>.

In der Folge soll der „Lebenslauf“ eines Kulturguts dargestellt werden, also der Weg, den ein Objekt oder eine kulturelle Praxis vom Zeitpunkt der Entstehung über die Erfassung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Veröffentlichung in einem digitalen Präsentationsmodul durchläuft.
Hierfür erläutert der folgende Abschnitt die einzelnen Prozessschritte im Detail, jeweils mit Akteuren und Beispielen.

=== 2.4.1 Vorüberlegungen zum Prozess ===
Im hier vorgestellten Prozess wird auf eine harte, systematische Filterung verzichtet, welche kulturellen Ausdrucksformen „nur“ Kultur und welche bereits Kulturgut sind. Ein solcher Bewertungs- und Abgrenzungsprozess wäre ressourcenintensiv und würde den vorhandenen Kapazitäten in den beteiligten Einrichtungen nicht entsprechen. Stattdessen folgt das Konzept einer inklusiven Logik: Alle dokumentierten Ausdrucksformen werden zunächst als potenzielle Kulturgüter erfasst. Eine feinere Auswahl und Priorisierung erfolgen erst in einem späteren Schritt, nämlich dann, wenn konkret entschieden wird, welche Ausdrucksformen bzw. Kulturgüter in welcher Tiefe digitalisiert, archiviert und präsentiert werden sollen.

Dieses Vorgehen schließt an das SKR-Konzept an, das bewusst auf eine frühe normative Trennung zwischen „kultureller Ausdrucksform“ und „Kulturgut“ verzichtet. Auch hier steht zunächst der möglichst vollständige, strukturierte Überblick über die sorbischen Kulturgüter im Vordergrund. Die differenzierte Bewertung und Schwerpunktsetzung werden als anschließende fachliche Aufgabe verstanden.

=== 2.4.2 Prozessschritte im Detail ===
Das folgende Diagramm gibt einen Überblick über die sechs Kernschritte des Gesamtprozesses der Digitalisierung von Kulturgut – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform bis zu ihrer digitalen Präsentation als Kulturgut. Die Abfolge zeigt zugleich die Entwicklungsstufen: von gelebter Kultur zur kulturellen Ausdrucksform, von dort zum Kulturgut und schließlich zum digitalen Kulturgut. Die Schritte sind als generischer Ablauf zu verstehen: Je nach Art des Kulturguts können einzelne Tätigkeiten unterschiedlich aufwendig sein oder parallel erfolgen.
[[Dataja:Wobraz_K3.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNplkk1OwzAQha8yGqmbkloxSZs2CyTa8LOphIAVhIVJpolF4iDH4a_qbXqTXgzHFdAKr2y97703lmaNWZMTxriqmvesFNrAfZIqgPPHFIdDzuBO1DVVajhM8QlGozOYO-WUwS0VsjVakqa93Pvmjlk4JmAwp3fS5kCHwQAWjkkcE_Y5WWkIXqrd9jBpT138UIkspBGVbI_7-rwLR146csLgRryQ-U8lMGLwTG1WapLPpHKCZQLMOY9ch7m2VxiSpOAEjJ1TSev_M_bkvv3KtY8ZnOuslG_H9VcOuf4dUO-2LamjGdHDQsscY6M78rAmXYv-ies-IEVTUk0pxvaa00p0lUkxVRtrexXqoWnqH6duuqLEeCWq1r6619zOn0hRaPGH9J_Xi6ZTBuOxS8B4jR8YhxGLeDThkR-EM37KuYefFmHTaOz7fOZHQTidBMHGwy9X6VslnNnDw4jPuB8GHlIuTaOX-7Vy27X5Bh_Osqo hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

Der Prozess zeigt, dass Digitalisierung von Kulturgut mehr ist als das Erstellen digitaler Dateien. Sie umfasst eine Reihe aufeinander bezogener Schritte – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform über ihre Erfassung, Bewertung und Digitalisierung bis hin zur langfristigen Sicherung und Präsentation. Dabei sind je nach Schritt unterschiedliche Akteure beteiligt, etwa Gemeinschaften, Museen, Archive, Fachgremien, Digitalisierungsstellen oder IT. Die folgenden Beschreibungen erläutern diese Schritte so, dass nachvollziehbar wird, was jeweils mit einem Kulturgut geschieht, wer daran beteiligt ist und wie sich der Ablauf in der Praxis vorstellen lässt.

'''1. Sammeln & erfassen''' <br>
Hier wird eine kulturelle Ausdrucksform erstmals wahrgenommen, benannt und mit ersten Informationen erfasst: Was ist es, wer macht es oder hat es geschaffen, wo kommt es vor, warum ist es bedeutsam für die Gemeinschaft? <br>
'''Akteure''': Community, Vereine, Museen, Archive, Forschende, Privatpersonen.<br>
'''Beispiel''': Auf einem Dorffest zeigt eine Frau das Verzieren sorbischer Ostereier. Jemand fotografiert dies und notiert Technik, Ort und Namen.

'''2. Registrieren & beschreiben''' <br>
Hier wird aus der ersten Beobachtung ein strukturierter Nachweis. Das Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform wird in ein Register, eine Sammlung oder einen Katalog aufgenommen und mit strukturierten Metadaten beschrieben, damit es wiedergefunden, zugeordnet und verstanden werden kann. Dazu gehören z. B. Titel, Ort, Zeit, Technik, Funktion, beteiligte Personen und der kulturelle Kontext.<br>
'''Akteure''': Registerverantwortliche, Kurator:innen, Sammlungsmitarbeitende, Community für Kontextinformationen.<br>
'''Beispiel''': Das Osterei erhält einen Eintrag mit Angaben wie „Wachsbatik“, „Schleife“, „Osterei-Verzierung“, Name der Trägerin und Entstehungsjahr.

'''3. Bewerten & freigeben''' <br>
In diesem Schritt wird entschieden, ob und in welcher Priorität ein Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform digitalisiert werden soll und ob dies rechtlich und ethisch möglich ist. Dabei spielen fachliche Kriterien wie Bedeutung, Repräsentativität, Seltenheit oder Gefährdung eine Rolle, aber auch Fragen des Urheberrechts, Datenschutzes und möglicher kultureller Sensibilitäten. Am Ende steht eine begründete Entscheidung, ob und in welchem Umfang das Kulturgut weiterbearbeitet und später veröffentlicht werden darf. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Fachgremien, Community-Vertretungen, Register/SKR, ggf. Rechteverantwortliche und Behörden. <br>
'''Beispiel''': Es wird entschieden, dass die Osterei-Technik wegen ihrer Bedeutung für die sorbische Identität digital gesichert werden soll; die Kunsthandwerkerin stimmt der Veröffentlichung zu.

'''4. Digitalisieren & prüfen''' <br>
Nun wird das Kulturgut technisch erfasst, also in eine digitale Form überführt. Das kann je nach Objektart durch Scan, Fotografie, Audio- oder Videoaufnahme oder 3D-Erfassung geschehen. Dabei entstehen hochwertige Master-Dateien und nutzbare Derivate. Die Digitalisierung folgt qualifizierten Standards, um Reproduzierbarkeit, Farbkonsistenz und Nutzbarkeit zu gewährleisten. Anschließend wird geprüft, ob Schärfe, Farbe, Vollständigkeit und Dateiformate den Anforderungen für Archivierung und Nutzung entsprechen. <br>
'''Akteure''': Digitalisierungszentrum, Foto-/AV-/3D-Spezialist:innen, externe Dienstleister bei Spezialfällen. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei wird fotografisch hochauflösend aufgenommen und zusätzlich als 3D-Modell erfasst. Danach werden Schärfe, Farbe und Dateiformate geprüft.

'''5. Archivieren & sichern''' <br>
Die entstandenen digitalen Dateien werden geordnet abgelegt, mit den zugehörigen Metadaten verknüpft und für die langfristige Erhaltung gesichert. Dazu gehören sichere Speicherorte, Backups, Integritätskontrollen und – wenn nötig – spätere technische Migration auf neue Systeme. Ziel ist, dass das digitale Kulturgut langfristig erhalten bleibt, auch wenn sich Technik und Formate verändern. Das Original bleibt in der Regel weiterhin am Sammlungs- oder Aufbewahrungsort. <br>
'''Akteure''': Archiv, Repository, IT-Betrieb, ggf. Sorbisches Kulturarchiv bzw. Digitalisierungszentrum. <br>
'''Beispiel''': Die Bilder und das 3D-Modell des Ostereis werden auf gesicherten Servern gespeichert; das Original bleibt im Museum oder bei der Eigentümerin.

'''6. Präsentieren & nutzen''' <br>
Im letzten Schritt werden die digitalen Objekte so bereitgestellt, dass sie gefunden, verstanden und genutzt werden können, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Dafür reicht es nicht, nur Dateien anzuzeigen: Es braucht auch verständliche Kontexte, Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. So wird aus der technischen Digitalisierung eine tatsächliche kulturelle Nutzung. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Vermittlung, Web/IT, Museen, Kulturinformationen, Community. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei erscheint in einer Online-Ausstellung, kann herangezoomt oder als 3D-Modell gedreht werden und wird mit einem kurzen Text zur Technik erklärt.

=== 2.4.3 Organisatorische Perspektive ===
Die folgende Abbildung ist entnommen aus einem Poster des Sorbischen Instituts zu dessen Digitalisierungsstrategie, gefunden auf der Projektseite des Digitalisierungszentrums.<ref>Sorbisches Institut: Digitalisierungszentrum (DZ). URL: [https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/ https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/], abgerufen am 25.03.2026.</ref> Die Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts zeigt die Erfassung, Registrierung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Präsentation von Kulturgütern aus '''organisatorischer Sicht'''. Sie basiert auf einem '''3-Säulen-Modell aus Kulturregister, Digitalisierungszentrum und Präsentationsumgebung'''.

[[Dataja:Wobraz_K4.png|mini||center|600px|Abbildung: 3-Säulen-Modell der Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts. Quelle: Sorbisches Institut, „Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten“<ref>Sorbisches Institut 2025: Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten (Poster). URL: [https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf], abgerufen am 25.03.2026.</ref>]]

<br>
Beide Sichtweisen - die fachliche "Prozess-Sicht" und die "organisatorische Sicht" lassen sich wie folgt in einer Darstellung zusammenfassen:
[[Dataja:Wobraz_K5.jpg|mini||center|600px|Abbildung: Zusammengefasste Sichtweisen auf die Digitalisierung von Kulturerbe.]]

Der "Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe" beschreibt, '''was''' mit einem Kulturgut geschieht; das 3-Säulen-Modell zeigt, '''wo''' diese Aufgaben organisatorisch verortet sind. Bezogen auf die oben beschriebenen [[#2.3.2 Prozessschritte im Detail|Prozessschritte der Digitalisierung von Kulturerbe]] steht das '''Sorbische Kulturregister''' für den Prozessschritt „'''2. Registrieren'''“ und dient dabei vor allem der Verzeichnung und Metadatenverwaltung. Das '''Digitalisierungszentrum''' steht für die Prozessschritte „'''4. Digitalisieren'''“ und „'''5. Archivieren'''“ und dient dabei der technischen Erfassung, Bearbeitung und Sicherung der Digitalisate. Die '''Präsentationsumgebung''' steht für den Schritt „'''6. Präsentieren'''“ und dient der öffentlichen oder kuratierten Bereitstellung zur Nutzung. Ergänzende Konzepte des SI machen dabei deutlich, dass die Digitalisierung im Regelfall eine vorherige Verzeichnung im Register voraussetzt.

{| class="wikitable"
! Prozessschritt
! Verantwortliche Organisation
! Funktion im Gesamtsystem
|-
| '''2. Registrieren'''
| '''Sorbisches Kulturregister'''
| Kulturgüter werden als Entitäten nachgewiesen, beschrieben, mit Metadaten versehen und miteinander verknüpft. Das Register erfüllt damit eine katalogähnliche Funktion: Es macht sichtbar, welche Kulturgüter es gibt, wo sie sich befinden und in welchem Kontext sie stehen.
|-
| '''4. Digitalisieren'''
| '''Digitalisierungszentrum'''
| Kulturgüter werden technisch erfasst, z. B. durch Scan, Fotografie, Audio-/Videoübertragung oder 3D-Erfassung. Das Digitalisierungszentrum erzeugt und prüft die Digitalisate, ist aber nicht selbst primär ein Präsentationssystem.
|-
| '''5. Archivieren'''
| '''Digitalisierungszentrum / Repositorium / Archiv'''
| Die digitalen Dateien werden geordnet gespeichert, mit Metadaten verbunden und langfristig gesichert. Dazu gehört auch die Sicherstellung der Langzeitaufbewahrung, etwa durch geeignete Speicherorte, Prüfroutinen und spätere Migrationen.
|-
| '''6. Präsentieren'''
| '''Sorabicon / weitere Präsentationsumgebungen'''
| Die digitalen Inhalte werden für Nutzer:innen sichtbar, erfahrbar und verständlich gemacht, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Die Präsentation greift dafür auf Metadaten aus dem Register und auf Digitalisate aus dem Repositorium bzw. dem Digitalisierungszentrum zurück.
|}

Der Schritt '''1. Sammeln''' liegt vor diesen drei Säulen. Er betrifft die Sammlungsorte selbst, also z. B. Museen, Archive, Heimatstuben, Vereine, Projekte, Gemeinden oder Privatpersonen. Dort entstehen oder befinden sich die Kulturgüter zunächst, bevor sie systematisch registriert, bewertet oder digitalisiert werden.

Der Schritt '''3. Bewerten''' ist ebenfalls keine eigene technische Säule, sondern ein steuernder Entscheidungsschritt. In ihm wird geklärt, welche Kulturgüter priorisiert digitalisiert werden, welche fachliche Bedeutung sie haben, welche Rechte zu beachten sind und ob eine öffentliche Präsentation möglich ist.

Damit wird deutlich: Register, Digitalisierungszentrum und Präsentation erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Das '''Register''' beschreibt und verknüpft Kulturgüter, das '''Digitalisierungszentrum''' erzeugt und sichert Digitalisate und die '''Präsentationsumgebung''' macht ausgewählte Inhalte verständlich zugänglich. Gerade diese Trennung schafft klare Zuständigkeiten und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Sammlungsorten, Fachstellen, technischen Dienstleistern und Öffentlichkeit.

== 2.5 Beispiele anderer Kulturen ==

Die Digitalisierung des Kulturerbes kleiner, autochthoner, indigener und sprachlicher Gemeinschaften weist häufig vergleichbare Herausforderungen auf: Kulturgüter und Bestände sind auf viele Institutionen, Vereine, lokale Einrichtungen und private Träger verteilt. Personelle und finanzielle Ressourcen sind begrenzt, mehrere Sprachen und Beschreibungstraditionen müssen berücksichtigt werden und nicht alle kulturellen Inhalte dürfen oder sollen ohne Einschränkung öffentlich zugänglich gemacht werden.

In einer vergleichenden Recherche wurde daher untersucht, wie andere Gemeinschaften und Regionen ihr Kulturerbe erfassen, beschreiben, digitalisieren, langfristig sichern und zur Nutzung bereitstellen. Dabei wurde nicht nach einer universell „idealen“ technischen Lösung gesucht. Untersucht wurde vielmehr, welche organisatorischen, technischen, rechtlichen und gemeinschaftlichen Modelle unter welchen Rahmenbedingungen funktionieren, welche Schwierigkeiten auftreten und welche übertragbaren Erfolgsfaktoren erkennbar sind.

Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen unterschiedliche Schwerpunkte: gemeinschaftliche Steuerung, institutionsübergreifende Register und Suchsysteme, Digitalisierung verteilter Bestände, Sprach- und Tonarchive, abgestufte Zugänge, Unterstützung kleiner Kulturgutträger sowie die Überführung zeitlich begrenzter Projekte in einen dauerhaften Betrieb.

Die daraus abgeleiteten Kriterien bilden einen Referenzrahmen. Anhand dieses Referenzrahmens kann in einer späteren Ist-Analyse geprüft werden, welche Funktionen bereits vorhanden, nur konzeptionell beschrieben, in Pilotprojekten erprobt oder dauerhaft im Regelbetrieb verankert sind.

Die ausführlichen Fallprofile, Vergleichsmatrizen, Quellen sowie ein Hinweis zur KI-gestützten Erstellung befinden sich in der [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen|ausführlichen Vergleichsrecherche]].

=== 2.5.1 RomArchive – Digitales Archiv der Roma ===

Roma und Sinti sind eine transnationale Minderheit, die in zahlreichen europäischen Staaten lebt. RomArchive wurde von 2015 bis 2019 mit 3,75 Millionen Euro durch die Kulturstiftung des Bundes gefördert. Weitere Unterstützer waren unter anderem die Bundeszentrale für politische Bildung, das Auswärtige Amt und das Goethe-Institut. Seit 2019 wird das Archiv durch das Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma in Heidelberg betrieben.<ref name="vergleich_romarchive">RomArchive o. J.: Frequently Asked Questions. URL: https://www.romarchive.eu/en/about/frequently-answered-questions/; Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma e. V. o. J.: Imprint. URL: https://www.romarchive.eu/en/imprint/; Kulturstiftung des Bundes o. J.: RomArchive. URL: https://www.kulturstiftung-des-bundes.de/en/programmes_projects/film_and_new_media/detail/romarchive.html, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Das Archiv präsentiert Kunst, Geschichte und Kultur aus der Perspektive der Roma. Kuratorische Teams und Beirat waren überwiegend mit Angehörigen der Minderheit besetzt. Neben öffentlich zugänglichen Inhalten existiert ein internes Archiv mit beschränktem Forschungszugang. Besonders lehrreich ist der bereits zu Projektbeginn geplante und später tatsächlich vollzogene Übergang an einen dauerhaften Betreiber.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Angehörige der Gemeinschaft sollten nicht nur Inhalte zuliefern, sondern festgelegte Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Kontextualisierung und Zugangsregeln besitzen.
* Bereits zu Beginn einer Projektphase verbindlich klären, welche Institution das Register, Archiv oder Portal nach dem Ende der Förderung dauerhaft betreibt, pflegt und finanziert.

=== 2.5.2 Nuohtti – Zugang zum Sámi-Kulturerbe ===

Die Sámi sind ein indigenes Volk im nordeuropäischen Sápmi, das sich über Teile Norwegens, Schwedens, Finnlands und Russlands erstreckt. Viele historische Sámi-Materialien befinden sich außerhalb der Sámi-Institutionen in europäischen Archiven und Museen.

Nuohtti ist ein gemeinsamer Suchdienst für digitalisierte Sámi-Materialien. Er wurde von 2018 bis 2021 mit Mitteln des Programms Interreg Nord der EU (Europäische Union) entwickelt. Beteiligt waren unter anderem die Sámi-Archive der finnischen und norwegischen Nationalarchive, das schwedische Reichsarchiv und mehrere Universitäten. Die Sámi-Parlamente Finnlands, Norwegens und Schwedens waren in der Steuerungsgruppe vertreten. Der Dienst führte nach Projektangaben etwa 30.000 Datensätze aus 32 Institutionen zusammen.<ref name="vergleich_nuohtti">Nuohtti o. J.: About Nuohtti. URL: https://nuohtti.com/Content/about; University of the Arctic 2023: The Nuohtti service provides digital access to Sámi material in European archives. URL: https://www.uarctic.org/news/2023/3/the-nuohtti-service-provides-digital-access-to-sami-material-in-european-archives/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Nuohtti übernimmt nicht alle Bestände in ein einziges System. Stattdessen werden Metadaten, also strukturierte Beschreibungsdaten zu Objekten und Beständen, aus vorhandenen Einrichtungen zusammengeführt und mit mehrsprachiger Suche, Karte und Zeitleiste zugänglich gemacht. Ethische Hinweise machen darauf aufmerksam, dass viele Bestände unter historischen und teilweise kolonialen Bedingungen gesammelt und beschrieben wurden.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Ein gemeinsamer Zugang kann auch mit dezentraler Architektur der Bestände erfolgen – Originale, Dateien und Fachsysteme können beim Kulturgutträger verbleiben.
* Ein Register für Kulturdaten kann als übergreifende Nachweisschicht arbeiten: Größere Einrichtungen liefern Daten über technische Schnittstellen, während kleine Träger zentrale oder gemeinsam bereitgestellte Erfassungsdienste nutzen können.
* Historische Fremdbeschreibungen sollten ergänzt werden durch Selbstbezeichnungen, eigene Sprachformen, alternative Benennungen und Kontexte der betreffenden Gemeinschaft.

=== 2.5.3 People’s Collection Wales / Casgliad y Werin Cymru ===

Wales ist ein Landesteil des Vereinigten Königreichs mit einer eigenständigen nationalen und walisischsprachigen Identität. People’s Collection Wales ist eine zweisprachige Plattform für institutionelles und gemeinschaftlich getragenes Kulturerbe. Sie wird als Verbund der National Library of Wales, des National Museum Wales und der Royal Commission on the Ancient and Historical Monuments of Wales betrieben und durch die walisische Regierung finanziert.

Neben der technischen Plattform werden kostenlose Beratung und Schulungen zu Digitalisierung, Metadaten, Urheberrecht, Datenschutz und Oral History, also mündlich überlieferter und aufgezeichneter Geschichte, angeboten. Eine unabhängige Evaluation stellte Fortschritte bei der Zusammenarbeit und beim Kompetenzaufbau fest, benannte aber auch begrenzte Wirkungsnachweise, Finanzierungsrisiken und den hohen Personalaufwand für die Unterstützung der beteiligten Gemeinschaften.<ref name="vergleich_wales">Vittle, Kate / Haswell-Walls, Fran / Dixon, Tim; ERS Ltd. 2016: Evaluation of the Casgliad y Werin Cymru / People’s Collection Wales Digital Heritage Programme. Impact Report. URL: https://www.gov.wales/sites/default/files/publications/2019-08/evaluation-of-the-peoples-collection-wales-digital-heritage-programme-impact.pdf; People’s Collection Wales o. J.: Community Support. URL: https://www.peoplescollection.wales/about-us/community-support, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Kleine und ehrenamtlich betreute Sammlungen benötigen nicht nur technische Standards, sondern konkrete und dauerhaft verfügbare Dienstleistungen: Erstberatung, Schulung, Vorlagen, Unterstützung bei Rechtefragen, Qualitätskontrolle und persönliche Ansprechpartner.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund koordinierter Digitalisierungsdienste sollte daher als Service- und Kompetenzstruktur ausgestaltet werden und nicht lediglich als technische Produktionsstelle.
* Der dafür notwendige Beratungs- und Unterstützungsaufwand muss als dauerhafte Betriebsaufgabe eingeplant werden.

=== 2.5.4 Tobar an Dualchais / Kist o Riches ===

Schottisch-Gälisch ist eine Minderheitensprache, die vor allem in den Highlands und auf den schottischen Inseln gesprochen wird. Tobar an Dualchais macht mehr als 40.000 seit den 1930er Jahren entstandene Tonaufnahmen zugänglich. Die Bestände umfassen Erzählungen, Lieder, Musik, Gedichte und mündlich überliefertes Wissen auf Gälisch, Scots und Englisch. Ein bedeutender Teil der Originalbestände wird in den School of Scottish Studies Archives der Universität Edinburgh verwahrt.<ref name="vergleich_tobar">University of Edinburgh 2024: Tobar an Dualchais / Kist o Riches. URL: https://gaelic.ed.ac.uk/gaelic-collections/tobar-an-dualchais-kist-o-riches; Scottish Government 2025: Rediscovering lost Gaelic words. URL: https://www.gov.scot/news/rediscovering-lost-gaelic-words/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Die Digitalisierung wird mit Verschriftlichung beziehungsweise Transkription, sprachlicher Erschließung, Freiwilligenarbeit und teilweise automatischer Spracherkennung verbunden. Das Projekt erhält wiederkehrende öffentliche Förderungen, muss Rechteklärung, Transkription und technische Weiterentwicklung jedoch dauerhaft fortsetzen.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Gefährdete Ton-, Film- und Videobestände müssen wegen Materialverfall, beschädigungsanfälliger Trägermaterialien und nicht mehr verfügbarer Wiedergabetechnik zeitlich priorisiert werden.
* Ein geeignetes Pilotprojekt kann Digitalisierung, Rechteklärung, Verschriftlichung, Übersetzung, Metadatenerfassung, Archivierung und Bildungsnutzung entlang einer vollständigen Prozesskette verbinden.
* Dadurch werden nicht nur einzelne Dateien erzeugt, sondern zugleich die notwendigen Standards, Zuständigkeiten und Aufwände erprobt.

=== 2.5.5 Euskariana – Portal zum baskischen Kulturerbe ===

Die Baskinnen und Basken leben in Gebieten Spaniens und Frankreichs. Euskariana ist das staatlich betriebene Kulturportal der Autonomen Gemeinschaft Baskenland in Spanien. Es wird durch die Digitale Bibliothek Euskadi betrieben und verbindet Daten der baskischen Regierung, der Provinzen, Kommunen, Universitäten sowie öffentlicher, kirchlicher und privater Einrichtungen.

Das Portal ist zugleich gemeinsamer Katalog und Zugang zu digitalen Objekten. Es kann Inhalte über ein eigenes Repositorium, also ein institutionell betriebenes digitales Ablage- und Erhaltungssystem, bereitstellen oder zu den Systemen der Partner verlinken. Verwendet werden internationale Standards wie Dublin Core als allgemeiner Metadatenstandard, METS (Metadata Encoding and Transmission Standard) zur Strukturierung und Übertragung digitaler Objekte, PREMIS (Preservation Metadata: Implementation Strategies) für Metadaten zur digitalen Langzeiterhaltung und ALTO (Analyzed Layout and Text Object) für erkannte Texte und Seitenlayouts. Die standardisierten Daten können unter anderem an Europeana weitergegeben werden.<ref name="vergleich_euskariana">Gobierno Vasco / Biblioteca Digital de Euskadi o. J.: Acerca de Euskariana. URL: https://www.euskariana.euskadi.eus/euskadibib/es/help/about.do, abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Unterschiedliche Kulturgutträger benötigen unterschiedliche Anschlussmöglichkeiten.
** Kleine Einrichtungen sollten Daten und gegebenenfalls Dateien in zentral bereitgestellten Diensten erfassen und verwalten können.
** Größere Institutionen sollten ihre vorhandenen Systeme über Datenexporte oder Programmierschnittstellen anbinden können.
* Dafür ist ein gemeinsamer, bewusst schlank gehaltener Metadatenkern erforderlich, der durch fach- und institutionsspezifische Angaben erweitert werden kann.

=== 2.5.6 Mukurtu und Plateau Peoples’ Web Portal ===

Mukurtu ist eine frei verfügbare Software für die gemeinschaftlich kontrollierte Verwaltung digitalen indigenen Kulturerbes. Das Plateau Peoples’ Web Portal verbindet acht indigene Nationen des nordwestlichen Plateaus der USA mit der Washington State University und mehreren Museen und Archiven. Stammesvertreter wählen und beschreiben die Inhalte; die Universität übernimmt wesentliche technische Betriebsaufgaben.

Mukurtu ermöglicht kulturelle Protokolle, also gemeinschaftlich festgelegte Regeln für Zugang und Nutzung, Traditional Knowledge Labels als Kennzeichnungen für überliefertes gemeinschaftliches Wissen sowie mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt. Dadurch kann neben einer institutionellen Museumsbeschreibung eine Beschreibung der Herkunftsgemeinschaft stehen. Zugänge können von vollständig öffentlich bis streng beschränkt reichen. Mukurtu weist ausdrücklich darauf hin, dass die Plattform vor allem dem Zugang und der gemeinschaftlichen Verwaltung dient und ein gesondertes Konzept für Digitalisierung, Langzeiterhaltung, Personal und Finanzierung erforderlich bleibt.<ref name="vergleich_mukurtu">Mukurtu CMS / Washington State University o. J.: About. URL: https://mukurtu.org/about/; Plateau Peoples’ Web Portal. URL: https://mukurtu.org/project/plateau-peoples-web-portal-showcase/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Rechte und kulturelle Sensibilität müssen als Bestandteil des Datenmodells behandelt werden und dürfen nicht erst unmittelbar vor einer Veröffentlichung geprüft werden.
* Sinnvoll sind abgestufte Kategorien wie
** „nur Metadaten öffentlich“,
** „öffentliches Nutzungsdigitalisat“,
** „Zugang nach Rücksprache“,
** „beschränkter Gemeinschafts- oder Forschungszugang“,
** „zeitlich gesperrt“ und
** „nicht zugänglich“.
* Mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt ermöglichen es außerdem, institutionelle Überlieferung und Selbstbeschreibung nebeneinander nachvollziehbar zu dokumentieren.

=== 2.5.7 Indigitization – zentrale Unterstützung für dezentrale Digitalisierung ===

Indigitization unterstützt First Nations und weitere indigene Gemeinschaften in British Columbia in Kanada. Das Programm wird gemeinsam von indigenen Organisationen, Bibliotheken, Archiven und Hochschulen getragen. Es stellt einen Werkzeugkasten, Schulungen, Musterunterlagen, technische Beratung und Förderhilfen bereit.

Von 2013 bis 2019 wurden drei Pilotprojekte und 45 weitere Projekte gefördert. Dabei wurden mehr als 11.000 Audiokassetten digitalisiert. Die Digitalisierung erfolgte in den Gemeinschaften; eine allgemeine Veröffentlichung war nicht zwingend. Das frühere Förderprogramm für Audiokassetten befindet sich inzwischen allerdings in einer Pause.<ref name="vergleich_indigitization">Indigitization o. J.: About Us. URL: https://www.indigitization.ca/about-2/; Indigitization Toolkit. URL: https://www.indigitization.ca/toolkit/; Audio Cassette Digitization Grant. URL: https://www.indigitization.ca/funding/audio-cassette-grant/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Zentral bereitgestellte Kompetenz lässt sich mit dezentraler Verantwortung verbinden.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund gemeinsamer Dienste kann Schulungen, Leih- und Mobiltechnik, Qualitätsprüfung, Rahmenverträge, Musterunterlagen, Beratung und Kleinprojektförderung anbieten.
* Originale, lokales Wissen und kulturelle Beziehungen können grundsätzlich bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
* Damit nach Abschluss einzelner Digitalisierungsprojekte keine ungesicherten Dateien zurückbleiben, sollte jedoch von Beginn an ein gemeinsames oder verbindlich angebundenes Repositorium beziehungsweise digitales Archiv vorgesehen werden.

=== 2.5.8 Zusammenfassungen der Beispiele anderer Kulturen im Anhang ===

Tabellarische Übersichten und Zusammenfassungen aller untersuchten Beispiele anderer Kulturen und Regionen befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E. Vergleichsmatrix|in Abschnitt E. Vergleichsmatrix]] unter
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.1 Funktionen, Architektur und Standards|E.1 Funktionen, Architektur und Standards]] und
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit|E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit]].

Eine Zusammenfassung der übergreifenden Erfolgsfaktoren aus den Beispielen befindet sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#F. Übergreifende Erfolgsfaktoren|in Abschnitt F. Übergreifende Erfolgsfaktoren]].

=== 2.5.9 Was sich aus den Beispielen ableiten lässt ===

Aus den untersuchten Beispielen lässt sich kein einzelnes Projekt und kein bestimmtes Softwaresystem ableiten, das unverändert übernommen werden könnte. Wiederkehrend zeigen sich jedoch '''vier notwendige Funktionen, drei übergreifende Erfolgsbedingungen und zwei grundlegende Umsetzungsprinzipien'''. Sie bilden einen kompakten Orientierungsrahmen für die Digitalisierung von Kulturerbe.

==== Vier Kernfunktionen – was muss dauerhaft geleistet werden? ====

Damit die Digitalisierung nicht bei einzelnen Digitalisaten oder einem Präsentationsportal stehen bleibt, müssen vier Kernfunktionen verlässlich abgedeckt und miteinander verbunden werden:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Kernfunktion
! Kernfrage
|-
| '''1. Register für Kulturdaten'''
| '''Was ist vorhanden und was sollte prioritär bearbeitet werden?''' – Kulturgüter und Bestände nachweisen, beschreiben, verknüpfen und ihren Digitalisierungs- und Rechtezustand erfassen.
|-
| '''2. Digitalisierungszentrum / Digitalisierungsdienste'''
| '''Wie wird qualitätsgesichert digitalisiert?''' – Kulturgutträger beraten, Digitalisierung vorbereiten oder durchführen, Qualität sichern und die Übergabe vorbereiten.
|-
| '''3. Repositorium / digitales Langzeitarchiv'''
| '''Wie bleibt das digitale Kulturerbe dauerhaft erhalten?''' – Masterdateien und Metadaten sicher übernehmen, erhalten, sichern und bei technischen Veränderungen migrieren.
|-
| '''4. Präsentations- und Nutzungssysteme'''
| '''Wie wird das Kulturerbe gefunden, verstanden und genutzt?''' – freigegebene Inhalte mehrsprachig vermitteln und für Bildung, Forschung und kulturelle Nachnutzung bereitstellen.
|}

Die vier Funktionen bedeuten nicht zwingend vier Einrichtungen oder vier technische Systeme. Entscheidend ist, dass alle Funktionen abgedeckt, ihre Zuständigkeiten geklärt und ihre Übergaben zuverlässig organisiert sind.

==== Drei Erfolgsbedingungen – was gilt für alle Kernfunktionen? ====

# '''Gemeinsam entscheiden und Rechte abgestuft regeln:'''
#* Angehörige der betreffenden Gemeinschaft und die Kulturgutträger sollten nachvollziehbare Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Priorisierung und Veröffentlichung besitzen.
#* Zugänge sollten abgestuft sein, beispielsweise auch "ausschließlich Metadaten", "Zugang nach Rücksprache" oder "beschränkte Gemeinschafts- und Forschungszugänge" ermöglichen.
#* Rechtliche Zulässigkeit und kulturelle Angemessenheit sind dabei getrennt zu betrachten.
#* Selbstbezeichnungen und eigene kulturelle Perspektiven sollten historische Fremdbeschreibungen ergänzen können.<br><br>
# '''Gemeinsame Standards, Mehrsprachigkeit und technische Anschlussfähigkeit sichern:'''
#* Ein bewusst schlanker gemeinsamer Metadatenkern, Qualitätsstandards und geregelte Datenübergaben ermöglichen die Zusammenarbeit unterschiedlicher Einrichtungen. Zusätzlich können fach- oder institutionsspezifische Metadatensätze genutzt werden.
#* Sprachen und Sprachvarianten müssen als eigenständige Datenwerte berücksichtigt werden, bspw. bei Metadaten, Beschreibungen usw.
#* Kleine Träger benötigen einfache zentrale Erfassungsmöglichkeiten, z. B. per Weboberfläche, größere Institutionen Schnittstellen oder Datenexporte aus ihren vorhandenen Systemen.<br><br>
# '''Dauerhafte Verantwortung und Finanzierung sichern:'''
#* Bereits beim Aufbau muss feststehen, wer Register, Digitalisierungsdienste, Repositorium und Präsentationssystem nach einer Projektförderung dauerhaft betreibt.
#* Neben einmaligen Projektmitteln müssen deshalb auch Personal, Beratung, Datenpflege, Speicher, Softwarepflege, Sicherung und spätere technische Erneuerungen dauerhaft finanziert werden.

==== Zwei Umsetzungsprinzipien – wie sollte vorgegangen werden? ====

# '''Priorisieren, die vollständige Kette pilotieren, dann skalieren:'''
#* Nicht alles muss gleichzeitig digitalisiert werden. Besonders gefährdete oder kulturell bedeutsame Bestände sollten priorisiert werden.
#* Pilotprojekte sollten möglichst den gesamten Weg von der Erfassung und Rechteklärung über die Digitalisierung bis zur Archivierung und Nutzung durchlaufen. Dabei werden Standards, Zuständigkeiten, Kosten und tatsächliche Nutzung erprobt.
#* Erst auf dieser Grundlage sollte in größerem Umfang skaliert werden.<br><br>
# '''Zentral ermöglichen, dezentral verantworten:'''
#* Zentrale Stellen können Infrastruktur, Beratung, Schulung, Digitalisierungstechnik, Qualitätskontrolle, Rechtehilfe und Langzeiterhaltung bereitstellen.
#* Originale, lokales Wissen, kulturelle Beziehungen und wesentliche inhaltliche Entscheidungen können gleichzeitig bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
#* Zentralisierung von Diensten und dezentrale kulturelle Verantwortung sind damit keine Gegensätze, sondern können sich gegenseitig ergänzen.

'''Für die Reihenfolge ergibt sich daraus:'''
# Zuerst Entscheidungsrechte, Standards, Betreiber und Finanzierung ausreichend klären;
# anschließend mit ausgewählten Beständen die vollständige Prozesskette erproben und die Unterstützungsstrukturen aufbauen;
# auf dieser Grundlage Digitalisierung, Präsentation und Nachnutzung schrittweise verbreitern.

Präsentation und Nutzung sind dabei nicht von geringerer Bedeutung und sollten bereits Bestandteil der Pilotprojekte sein. '''Später erfolgt nicht die Nutzung selbst, sondern deren breiter Ausbau.'''

Weiterführende '''Hinweise und Empfehlungen zu einem möglichen Vorgehen sowie zeitlichen und inhaltlichen Prioritäten''' befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#G.2 Was zentral, dezentral und gemeinsam organisiert werden sollte|im Abschnitt "Priorisierte Schlussfolgerung" von G2 bis G9]].

Ein ausführliches '''Prüfraster zur Bewertung des jeweiligen Entwicklungsstandes''' befindet sich [[12.3.A2 Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes beim Aufbau der Digitalisierung des Kulturerbes|im Anhang 2 "Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes"]].

= 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes =

Der [[#2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“|vorangegangene Abschnitt 2]] hat beschrieben, was zur Digitalisierung von Kulturerbe gehört, welche Aufgaben dabei dauerhaft erfüllt werden müssen und wie andere Gemeinschaften und Regionen diese Aufgaben lösen. Dieser Abschnitt richtet den Blick auf die sorbische Situation. Er geht der Frage nach, wie gut die sorbische Kulturerbelandschaft heute organisatorisch, technisch und personell aufgestellt ist, um ihr materielles, immaterielles und digitales Kulturerbe institutionsübergreifend zu erfassen, zu digitalisieren, dauerhaft zu erhalten und zugänglich zu machen – und wo vorrangiger Handlungsbedarf besteht.

Die Analyse gliedert sich in fünf Teile:
* '''Akteure und Rollen''' – wer sorbisches Kulturerbe bewahrt und welche Aufgaben die Akteure bei seiner Digitalisierung übernehmen, vom Sammeln bis zur Finanzierung und Koordination.
* '''Bestände und Digitalisierungsbedarf''' – welche Kulturgüter es gibt, wie weit sie erfasst und digitalisiert sind und welche vorrangig gesichert werden müssen.
* '''Vorhaben und Systeme''' – welche Projekte und Angebote die [[#2.3.2 Vier Kernfunktionen|vier Kernfunktionen]] Nachweisen, Digitalisieren, langfristig Erhalten und Zugänglichmachen bereits abdecken.
* '''Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb''' – wie Steuerung und Zusammenarbeit (Governance) organisiert sind: Zuständigkeiten, Standards, Rechte und Finanzierung.
* '''Gesamtbewertung''' – was bereits funktioniert, wo die entscheidenden Lücken liegen und welche zuerst geschlossen werden sollten, als Grundlage für die anschließenden Maßnahmen.

== 3.1 Akteure, Bestände und Bedarfe ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Wer trägt oder nutzt sorbisches Kulturerbe, welche Bestände gibt es und welche haben hohen Handlungsbedarf und welche Unterstützung wird benötigt?</div>

In einem ersten Schritt wird erhoben,
* wer sorbisches Kulturerbe bewahrt, bearbeitet, digitalisiert, erschließt, finanziert oder nutzt und
* welche konkreten Bedarfe bei diesen Akteuren bestehen.
Dieser Abschnitt ist vor allem eine strukturierte Ist-Aufnahme. Zur Analyse wird er dort, wo Bedarfe zusammengeführt, Dringlichkeiten bewertet und erkennbare Versorgungslücken beschrieben werden.

=== 3.1.1 Akteure, Rollen und betreute Bestände ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Welche Akteure sind beteiligt, welche Bestände oder kulturellen Praktiken betreuen sie und welche Aufgaben übernehmen sie bereits?</div>

Relevante Kulturgutträger - <mark>Kurzdefinition, oder oben</mark> - können neben Institutionen auch kleinere Vereine, Heimatstuben, kirchliche Einrichtungen, Gemeinden, ehrenamtlich Tätige und private Sammler sein. Neben dem Einrichtungstyp sollte deshalb insbesondere betrachtet werden, welche Rolle ein Akteur innerhalb der Digitalisierung des Kulturerbes tatsächlich übernimmt.

Insbesondere erfassen/prüfen:
* Wer sind relevante sorbische und nicht-sorbische Institutionen, Einrichtungen, Vereine, Gemeinden, kirchliche Träger, Initiativen und private Kulturgutträger?
* nach Einrichtungstyp und Trägerschaft klassifizieren
* zusätzlich nach Rollen innerhalb der Digitalisierung unterscheiden, beispielsweise:
** Kulturgut bewahren und verwalten,
** Kulturgut fachlich beschreiben und kontextualisieren,
** Kulturgüter digitalisieren,
** Daten und Digitalisate dauerhaft erhalten,
** Inhalte präsentieren und vermitteln,
** technische Infrastruktur betreiben,
** beraten und unterstützen,
** finanzieren, koordinieren oder strategisch steuern
* betreute Kulturgut- und Bestandsarten erfassen
* materielles, immaterielles und bereits digitales Kulturerbe berücksichtigen
* Ober- und Niedersorbisch sowie regionale beziehungsweise institutionelle Unterschiede berücksichtigen
* vorhandene Zuständigkeiten, Kompetenzen und Überschneidungen zwischen Akteuren sichtbar machen
* ermitteln, welche kleineren oder privaten Sammlungen bislang kaum oder nicht systematisch erfasst sind

Mögliches Ergebnis: kompakte Übersicht über Akteure oder Matrix aus Akteur, Trägerschaft, Rolle, betreuten Beständen und vorhandenen Digitalisierungsaktivitäten.

=== 3.1.2 Bedarfe und Dringlichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Unterstützung benötigen die Kulturgutträger und welche Bedarfe sollten (+aus welchen Gründen) vorrangig bearbeitet werden?</div>

Die bei Kulturgutträgern bestehenden Bedarfe sollten zunächst möglichst vollständig erhoben und anschließend zusammengeführt und eingeordnet werden. Dabei ist zwischen "von Akteuren ausdrücklich genannten Bedarfen" und "aus der Analyse zusätzlich abgeleiteten Bedarfen" zu unterscheiden.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Bedarfserhebungen, Gesprächsprotokolle und bisherige Tabellen zusammenführen
* Bedarfe möglichst den vier Kernfunktionen zuordnen:
** Nachweisen, beschreiben und verknüpfen,
** Digitalisieren und Qualität sichern,
** langfristig erhalten,
** zugänglich machen und Nutzung ermöglichen;
* zusätzlich übergreifende Bedarfe erfassen, beispielsweise:
** Personal und Fachkompetenz,
** Beratung und Schulung,
** Finanzierung,
** Rechteklärung und Datenschutz,
** Metadaten und gemeinsame Standards,
** technische Infrastruktur;
* Dringlichkeit anhand nachvollziehbarer Kriterien beurteilen, beispielsweise:
** drohender Verlust oder Materialverfall,
** fehlende personelle Nachfolge,
** gefährdete oder unbekannte Bestände,
** blockierende Abhängigkeit für weitere Digitalisierungsschritte,
** kulturelle oder sprachliche Bedeutung,
** erwartete Nutzung für Bildung, Forschung oder Öffentlichkeit
* unterscheiden zwischen Einzelfallbedarf und strukturellem Bedarf mehrerer Kulturgutträger
* soweit möglich erfassen, welche Bedarfe bereits durch bestehende Angebote abgedeckt werden und welche bislang offenbleiben.

Mögliches Ergebnis: priorisierte beziehungsweise nach Dringlichkeit geordnete Bedarfsübersicht mit Zuordnung zu Akteursgruppen und Kernfunktionen.

== 3.2 Ist-Stand der vier Kernfunktionen ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kernfunktionen werden durch bestehende Angebote / Dienste und Projekte bereits erfüllt – für welche Bestände, Akteure und Nutzungszwecke?</div>

Den Schwerpunkt der Ist-Analyse bildet die Frage, '''in welchem Umfang''' die vier zuvor bestimmten Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung im sorbischen Kontext bereits erfüllt werden. Dabei reicht es nicht aus festzustellen, dass ein Projekt, eine Institution oder ein technisches System existiert. Zu prüfen ist vielmehr, welche Leistung tatsächlich verfügbar ist, welche Kulturgutträger und Bestände sie erreicht und welche Lücken verbleiben.

Für jede Kernfunktion sollte möglichst nach einer einheitlichen Logik untersucht werden:
* vorhandene Angebote, Systeme und Projekte
* verantwortliche Betreiber beziehungsweise Akteure
* Entwicklungs- und Betriebsstand
* erreichte Kulturgutträger, Bestände und Kulturgutarten
* abgedeckte Bedarfe
* technische und organisatorische Anschlussmöglichkeiten
* erkennbare Lücken, Risiken und offene Fragen.

=== 3.2.1 Nachweisen, beschreiben und verknüpfen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wie vollständig und nutzbar werden sorbische Kulturgüter und Bestände heute nachgewiesen, beschrieben und miteinander verknüpft?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* Stand und tatsächlicher Funktionsumfang des Sorbischen/Wendischen Kulturregisters
* vorhandene institutionelle Kataloge, Inventare, Datenbanken und lokale Verzeichnisse
* welche Kulturgutarten, Einrichtungen und Regionen bereits erfasst sind
* welche Bestände bislang nur lokal, analog oder überhaupt nicht systematisch nachgewiesen werden
* verwendete Metadaten, Identifikatoren und Normdaten
* Möglichkeiten zur Übernahme beziehungsweise Verknüpfung bestehender Daten
* Anschlussmöglichkeiten:
** direkte Erfassung kleinerer Träger,
** Datenimport beziehungsweise Schnittstellen größerer Einrichtungen
* Mehrsprachigkeit und Umgang mit ober- und niedersorbischen Bezeichnungen
* Verhältnis zwischen institutionellen Beschreibungen, historischen Fremdbezeichnungen und sorbischen beziehungsweise lokalen Selbstbezeichnungen
* vorhandene Funktionen für Digitalisierungsstatus, Rechteinformationen und Priorisierung

=== 3.2.2 Digitalisieren und Qualität sichern ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kulturgüter können heute in welcher Qualität und Kapazität digitalisiert werden, und welche Kulturgutträger können diese Leistungen tatsächlich nutzen?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* aktueller Stand des Digitalisierungszentrums und weiterer Digitalisierungsangebote
* verfügbare technische Verfahren für unterschiedliche Kulturgutarten, beispielsweise:
** Schriftgut,
** Fotografien,
** Bücher und Zeitschriften,
** Tonaufnahmen,
** Film und Video,
** dreidimensionale Objekte
* stationäre, mobile und extern vergebene Digitalisierung
* vorhandene Kapazitäten und erkennbare Engpässe
* Zugangsmöglichkeiten für kleine und ehrenamtlich arbeitende Kulturgutträger
* Beratung vor der Digitalisierung
* Anforderungen an Vorbereitung, Metadaten und Rechteklärung
* vorhandene Qualitätsstandards und Qualitätskontrolle
* Unterstützung bei Ausschreibung beziehungsweise Beauftragung externer Dienstleister
* bisherige Digitalisierungsprojekte und deren Ergebnisse
* besonders gefährdete Bestände, für die kurzfristig Digitalisierungskapazität benötigt wird

=== 3.2.3 Langfristig erhalten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Für welche digitalen Bestände ist die langfristige Erhaltung organisatorisch und technisch tatsächlich abgesichert? </div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Repositorien, digitale Archive und Speicherlösungen
* welche Einrichtungen bereits Digitalisate dauerhaft übernehmen können
* welche Digitalisate derzeit lediglich lokal oder projektbezogen gespeichert werden
* Unterschied zwischen:
** Ablage beziehungsweise Speicherung,
** Datensicherung,
** institutionellem Repositorium,
** digitaler Langzeiterhaltung;
* Verantwortlichkeiten für Übernahme, Erhaltung und spätere Datenmigration
* verwendete Master- und Nutzungsdateien
* Sicherungskopien, Prüfsummen und Wiederherstellungsverfahren
* verwendete beziehungsweise vorgesehene Erhaltungsmetadaten
* Möglichkeiten für kleinere Kulturgutträger, ihre Digitalisate an ein geeignetes Repositorium zu übergeben
* vorhandene Schnittstellen zwischen Digitalisierung und Repositorium
* organisatorische und finanzielle Absicherung des langfristigen Betriebs
* Digitalisate beziehungsweise Projekte identifizieren, deren dauerhafte Erhaltung derzeit ungeklärt ist

=== 3.2.4 Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche digitalisierten Inhalte sind für welche Zielgruppen auffindbar, verständlich und im rechtlich beziehungsweise kulturell zulässigen Umfang nutzbar?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene Präsentations- und Nutzungssysteme, Portale und Online-Ausstellungen
* Funktion und Entwicklungsstand von Sorabicon sowie weiteren relevanten Angeboten
* welche Kulturgüter und Bestände bereits öffentlich zugänglich sind
* welche Zielgruppen angesprochen werden:
** Öffentlichkeit,
** Bildung,
** Forschung,
** sorbische Gemeinschaft,
** Tourismus und Kulturvermittlung;
* Ober- und Niedersorbisch sowie weitere benötigte Sprachen in Oberfläche, Metadaten und Inhalten
* Qualität der Kontextualisierung und Vermittlung
* Möglichkeiten für:
** Download,
** Zitation,
** Datenexport,
** Programmierschnittstellen,
** wissenschaftliche und kreative Nachnutzung
* Rechte- und Lizenzinformationen
* abgestufte Zugangsmöglichkeiten für sensible beziehungsweise eingeschränkt zugängliche Inhalte
* Barrierefreiheit beziehungsweise Barrierearmut
* Aktualisierung und Pflege präsentierter Inhalte
* soweit verfügbar tatsächliche Nutzung, Reichweite und Nachnutzung erfassen

=== 3.2.5 Zusammenspiel der Kernfunktionen in bestehenden Projekten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Bei welchen bestehenden Vorhaben funktioniert der Weg vom Kulturgut über Erfassung und Digitalisierung bis zur langfristigen Erhaltung und Nutzung bereits durchgängig – und an welchen Übergängen bestehen Lücken?</div>

Neben dem Stand der einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, '''ob diese auch tatsächlich zu einer durchgängigen Prozesskette verbunden sind'''. Ein vorhandenes Register, ein Digitalisierungszentrum, ein Repositorium und ein Präsentationsportal ergeben noch nicht automatisch einen funktionierenden Gesamtprozess.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* geeignete bestehende Projekte beziehungsweise Pilotvorhaben auswählen
* für diese Projekte die vollständige Prozesskette nachvollziehen:
** Erfassen,
** Registrieren,
** Bewerten und priorisieren,
** Digitalisieren,
** Archivieren beziehungsweise langfristig erhalten,
** Präsentieren und nachnutzen;
* untersuchen, welche Systeme und Akteure an den Übergaben beteiligt sind
* prüfen, ob Metadaten gemeinsam mit den Dateien weitergegeben werden
* prüfen, ob Rechte- und Zugangsangaben entlang der Prozesskette erhalten bleiben
* vorhandene manuelle Medienbrüche beziehungsweise Mehrfacherfassungen identifizieren
* unklare Zuständigkeiten und Übergabepunkte sichtbar machen
* positive Beispiele für bereits funktionierende Prozessketten dokumentieren
* aus Pilotprojekten bekannte Aufwände, Engpässe und Lernerfahrungen aufnehmen

== 3.3 Gemeinsame Regeln, Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Sind die übergreifenden Voraussetzungen vorhanden, damit die einzelnen Angebote gemeinsam, verlässlich und dauerhaft funktionieren?</div>

Neben den einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, ob '''gemeinsame organisatorische und fachliche Voraussetzungen''' vorhanden sind, damit die verschiedenen Angebote zusammenarbeiten und dauerhaft betrieben werden können.

Dieser Abschnitt soll keine allgemeine oder abstrakte Governance-Analyse darstellen. Untersucht werden nur solche übergreifenden Fragen, die konkrete Auswirkungen auf die Digitalisierung des Kulturerbes und die spätere Ableitung von Maßnahmen haben.

=== 3.3.1 Zuständigkeiten, Beteiligung und Freigaben ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wer entscheidet verbindlich über Auswahl, Priorisierung, Beschreibung, Digitalisierung, Veröffentlichung und Zugang, und wie sind die Kulturgutträger dabei beteiligt?</div>

''Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:''

* formelle und informelle Zuständigkeiten der beteiligten Institutionen
* Entscheidungsrechte bei Auswahl und Priorisierung von Beständen
* Verantwortlichkeiten für Rechteklärung und Veröffentlichung
* Beteiligung der jeweiligen Kulturgutträger
* Beteiligung sorbischer Fachleute und Angehöriger der Gemeinschaft bei kulturell sensiblen Inhalten
* vorhandene Freigabe- und Sperrverfahren
* Umgang mit nachträglichen Korrekturen oder Einschränkungen
* erkennbare Überschneidungen beziehungsweise ungeklärte Zuständigkeiten
* vorhandene Gremien oder Koordinierungsstrukturen
* prüfen, an welchen Stellen verbindliche Zuständigkeiten fehlen

=== 3.3.2 Gemeinsame Standards und Anschlussmöglichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche gemeinsamen Regeln ermöglichen es unterschiedlichen Kulturgutträgern, Daten und Digitalisate in eine gemeinsame Infrastruktur einzubringen und zwischen den Kernfunktionen weiterzugeben?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene gemeinsame Metadatenstandards beziehungsweise Pflichtfelder
* verwendete Fachstandards einzelner Einrichtungen
* gemeinsame Regeln für Ober- und Niedersorbisch
* Dateiformate und Qualitätsanforderungen für unterschiedliche Kulturgutarten
* Identifikatoren und Normdaten
* Rechte- und Lizenzinformationen
* technische Schnittstellen und Datenexporte
* Übernahme vorhandener institutioneller Metadaten
* einfache Erfassungswege für kleinere Kulturgutträger
* Schnittstellen für Einrichtungen mit bestehenden Fachsystemen
* Möglichkeiten zur Weitergabe von Daten zwischen Register, Digitalisierung, Repositorium und Präsentation
* prüfen, wo fehlende Standards oder inkompatible Systeme den Austausch derzeit behindern

=== 3.3.3 Personal, Finanzierung und Betreiberverantwortung ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche zentralen Leistungen sind dauerhaft personell, organisatorisch und finanziell abgesichert, und welche hängen noch von befristeten Projekten oder einzelnen Personen ab?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* Betreiber beziehungsweise verantwortliche Stellen für die vier Kernfunktionen
* dauerhafte Stellen gegenüber befristeten Projektstellen
* vorhandene beziehungsweise geplante Finanzierungsmodelle
* laufende Betriebs- und Pflegekosten
* personelle Kapazitäten und erkennbare Schlüsselpersonenrisiken
* Unterstützung kleiner und ehrenamtlich geführter Einrichtungen
* Finanzierung von
** Beratung,
** Digitalisierung,
** Speicher und Langzeiterhaltung,
** Datenpflege,
** Rechteklärung,
** technischer Wartung und Weiterentwicklung;
* Übergang von geförderten Projekten in einen dauerhaften Regelbetrieb
* vorhandene Betriebs-, Kooperations- und Übergabevereinbarungen
* erkennbare Risiken bei Auslaufen einzelner Förderungen

== 3.4 Gesamtbewertung und vorrangiger Handlungsbedarf ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Bedarfe sind bereits ausreichend abgedeckt, wo liegen die entscheidenden Lücken und welche davon sollten vorrangig bearbeitet werden? </div>

Die Ergebnisse der vorangegangenen Abschnitte werden abschließend zusammengeführt. Ziel ist noch nicht die vollständige Formulierung konkreter Maßnahmen, sondern zunächst eine begründete Bewertung des Ist-Standes und der wichtigsten Lücken.

Dabei sollte insbesondere unterschieden werden zwischen:

* unmittelbar gefährdeten Kulturgütern beziehungsweise Beständen,
* strukturellen Lücken, die weitere Digitalisierungsschritte blockieren,
* fehlenden oder nur teilweise verfügbaren Kernfunktionen,
* nicht dauerhaft abgesicherten Angeboten,
* Verbesserungsmöglichkeiten bei bereits grundsätzlich funktionierenden Strukturen.

Für die abschließende Bewertung insbesondere zu prüfen:

* Ergebnisse aus Akteurs-, Bestands- und Bedarfserhebung zusammenführen
* für jede der vier Kernfunktionen die wichtigsten Stärken und Lücken benennen
* übergreifende strukturelle Probleme aus Zuständigkeiten, Standards, Betrieb und Finanzierung ergänzen
* unterscheiden zwischen:
** fehlender Leistung,
** unzureichender Kapazität,
** fehlender Bekanntheit beziehungsweise Zugänglichkeit,
** fehlender Verbindung bestehender Angebote,
** ungeklärter Zuständigkeit,
** fehlender dauerhafter Absicherung;
* Dringlichkeit begründen, insbesondere anhand von:
** Verlustgefahr,
** blockierenden Abhängigkeiten,
** Anzahl beziehungsweise Bedeutung betroffener Kulturgutträger,
** kultureller und sprachlicher Bedeutung,
** Aufwand und Realisierbarkeit;
* offene Informationslücken ausdrücklich kennzeichnen
* aus den ermittelten Lücken anschließend Handlungsbedarfe ableiten
* konkrete Lösungsmaßnahmen erst im folgenden Maßnahmen- beziehungsweise Soll-Abschnitt festlegen

Mögliche zusammenfassende Bewertungsmatrix:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Bereich
! Belegter Ist-Stand
! Abgedeckte Bedarfe
! Lücke / Risiko
! Dringlichkeit
! Daraus abgeleiteter Handlungsbedarf
|-
| ''Beispiel: Nachweisen und Registrieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Digitalisieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Langfristig erhalten''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Zugänglich machen und nutzen''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: gemeinsame Standards / Zusammenarbeit''
|
|
|
|
|
|}

= Referenzen =
<references/>

12.3 Digitalisierung des Kulturerbes

2026-10-20T11:06:44Z

Měrko Šenk: /* 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes */

= 1 Einleitung =
Die Digitalisierung von sorbischem Kulturerbe ist eine historische Chance für uns Sorben, eine Chance, unser kulturelles Erbe neu zu entdecken, es für kommende Generationen zu erhalten, für eine breitere Öffentlichkeit zugänglich zu machen und dabei die eigene Deutungshoheit zu stärken. Das erfordert neben Mut, einer klaren gemeinsamen Vision, starker Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Akteuren auch die notwendigen Ressourcen in Form von Personal mit entsprechenden Kompetenzen, passender Technik sowie einer nachhaltig gesicherten Finanzierung.

Im folgenden Abschnitt werden Zielbilder für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes entworfen mittels lang- und kurzfristiger Visionen sowie konkreter Ziele.

== 1.1 Visionen und Ziele für die sorbische digitale Welt ==
'''Vision 2035'''<br />
''Sorbisches materielles und immaterielles Kulturerbe ist systematisch digital erfasst, rechtssicher und langfristig gesichert, leicht auffindbar, offen nutzbar und wird aktiv von Interessierten genutzt.''

'''Konkrete Ziele'''<br />
Bis 2032 ist ein tragfähiges, finanziell und organisatorisch abgesichertes Modell etabliert, das:
* Ein zentrales (oder föderiertes) digitales Langzeitarchiv nach OAIS-Referenzmodell betreibt,
* klare Zuständigkeiten, Prozesse und Budgets definiert,
* regelmäßige Qualitätssicherung und Technik-Updates vorsieht.

Bis 2030 sind wichtige sorbische Kulturerbe-Bestände (Kernbestände nach fachlicher Festlegung) in hoher Qualität digitalisiert, beschrieben und im Langzeitarchiv gesichert.

Bis 2028 liegt eine institutionenübergreifende Übersicht über relevante Kulturerbe-Bestände (analog und digital, materiell und immateriell) vor, einschließlich einer Prioritätenliste für die Digitalisierung.

Bis 2028 existiert ein zentrales, nutzerfreundliches „Sorbisches Kulturerbe-Portal“, das:
* Suchzugang über alle teilnehmenden Institutionen ermöglicht,
* grundlegende Inhalte frei zugänglich bereitstellt,
* mehrsprachige Oberflächen anbietet (Deutsch, Obersorbisch, Niedersorbisch, Englisch).

= 2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“ =
Das Ziel in diesem Themenbereich ist es, sorbisches Kulturerbe digital zu verwalten und damit langfristig für Recherche, Nutzung und Präsentation vorzuhalten.

Im Abschnitt "IST-Analyse“ werden die folgenden Fragen beantwortet: Was ist sorbisches Kulturerbe und was zählt alles dazu? Welche Schritte durchläuft ein Kulturgut, um zum digitalen Kulturerbe zu gehören? Wie können die digitale Verwaltung, Archivierung, Nutzung und Präsentation von Kulturgütern umgesetzt werden?

Die grundlegenden Terminologien des Kulturerbes sollen im Folgenden festgelegt werden.

== 2.1 Terminologie – von Kultur zu Kulturerbe ==
In diesem Abschnitt werden die Begriffe rund um das Kulturerbe grundlegend definiert. Es soll ein Verständnis über die Begriffe Kultur, kulturelle Ausprägung, Kulturgut und Kulturerbe erreicht werden.

[[Dataja:Wobraz_K1.png|center|260px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNpF0UtuwyAQBuCroFlaTuRHTGMvKuWxq7pqV627IGZso2CIMChtk9ymN-nFimmasmJGfP-AOEGjOUIFrdTHpmfGkudtrWpF_Fq9RtGDk9aZKHojU-_aJ7PZ_bmGgSnR4mgFejaKpidC1XAmq8zDfYAoJZKVG7lxzX5stRl81C0_uwYdheGEubHD4_dXLy1hcpyC1rcLdM4GOLH1Ve2E5Gj9TPLkhgEnsLkBNDsMAmLojOBQWeMwhgHNwKYSTuFBYHucbOW3HFvmcQ21unh2YOpF6-FPGu26HqrW381X7sCZxa1gnWH_R1BxNBvtlIUqTUMEVCd49xVdzpeLMs1pXmRFXiY0hg-o8iyZL_LFXZaVSTJ1LzF8hqHJnBZ5WhZLWt5RmtIsBuTCavP4-2Hh3y4_NXaMmw hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.1.1 Kultur ===
Kultur bezeichnet hier die Gesamtheit aller '''vom Menschen geschaffenen und erlernten Ausdrucksformen''' des Lebens, die auf gemeinsamen Werten und Verhaltensweisen beruhen.<ref name="wiki-kultur">URL: https://de.wikipedia.org/wiki/Kultur</ref> Dazu zählen '''materielle Ergebnisse''' (z. B. Kunstwerke, Technik) ebenso wie '''immaterielle Praktiken''' (Sprache, Bräuche, Wissen). Kultur umfasst laut der UNESCO geistige, materielle, intellektuelle und emotionale Merkmale, die eine Gesellschaft oder soziale Gruppe kennzeichnen.<ref name="mondiacult">UNESCO 1982: Mexico City Declaration on Cultural Policies (MONDIACULT). URL: https://www.lacult.unesco.org/docc/1982_MONDIACULT.pdf</ref> <ref name="cultureaction">Culture Action Europe 2024: The State of Culture report. URL: https://cultureactioneurope.org/de/news/the-state-of-culture-report-published, abgerufen am 01.10.2025.</ref> Sie ist dynamisch und wird von jeder Generation neu gestaltet.

Das deutsche Wort „Kultur“ ist eine Eindeutschung des lateinischen Worts „cultura“. Dieses bedeutet ursprünglich „Bebauung, Bearbeitung, Bestellung, Pflege“ und meinte sowohl die physische Bearbeitung als auch die Pflege geistiger Güter, z. B. der Sprache.

=== 2.1.2 Kulturelle Ausdrucksform ===
Eine kulturelle Ausdrucksform ist eine '''konkrete, gegenwärtige oder historische, Manifestation von Kultur''', bspw. eine Zeichnung, eine Tracht oder ein Lied: Sie macht die Kultur sichtbar und erlebbar. Im engeren Sinne ist es eine Ausdrucksweise, die aus der Kreativität einer Person, Gruppe oder Gesellschaft entsteht und '''kulturellen Inhalt''' trägt (symbolische Bedeutung, künstlerische Dimension, kulturelle Werte).<ref>Österreichische UNESCO-Kommission 2007: Übereinkommen zum Schutz und zur Förderung der Vielfalt kultureller Ausdrucksformen, Art. 4, Seite 13. URL: https://www.unesco.at/fileadmin/Redaktion/Publikationen/Publikations-Dokumente/2005er_UNESCO-Convention_German.pdf, abgerufen am 22.09.2025.</ref> Sie wird innerhalb und zwischen Gemeinschaften weitergegeben.

Alle kulturellen Ausdrucksformen bilden einen wesentlichen Kern von Kultur, aber Kultur enthält auch latente Dimensionen (Werte, Normen, Vorannahmen etc.), die nicht unmittelbar als Ausdrucksform erscheinen.

=== 2.1.3 Kulturgut ===
Ein „Kulturgut“ ist '''eine einzelne kulturelle Ausdrucksform''', der ein '''besonderer kultureller Wert zugemessen wird''' (durch Anerkennung, Schutz, Bedeutung). Es ist somit ein Erzeugnis menschlicher Kreativität oder Zeugnis menschlichen Lebens, welches '''Bedeutung für die Kultur einer Gemeinschaft''' hat und daher '''Bestand haben und bewahrt werden soll'''.

Die '''Summe aller Kulturgüter''' einer Gemeinschaft wird als dessen '''Kulturerbe''' bezeichnet.

=== 2.1.4 Kulturerbe ===
Kulturerbe ist die '''Summe der materiellen und immateriellen Ausdrucksformen''' (= Kulturgüter) einer Kultur, die als „'''bewahrenswert'''“ anerkannt wurden. International umfasst das u. a. das '''Welterbe''' (Denkmäler, Ensembles, Stätten)<ref>UNESCO (1972), Welterbekonvention, Art. 1. URL: https://www.dnk.de/wp-content/uploads/2021/02/1972_DNK_UNESCO-Welterbekonvention.pdf (abgerufen am 11.09.2025).</ref> und das '''Immaterielles Kulturerbe''' (Praktiken, Wissen).<ref>Deutsche UNESCO-Kommission o. J.:, Übereinkommen zur Erhaltung des immateriellen Kulturerbes (dt. Ausgabe). URL: https://www.unesco.de/assets/dokumente/Deutsche_UNESCO-Kommission/02_Publikationen/Publikation_UNESCO-%C3%9Cbereinkommen_zur_Erhaltung_des_immateriellen_Kulturerbes_01.pdf, (abgerufen am 11.09.2025).</ref>

Ob etwas „zum Kulturerbe“ zählt, ist Ergebnis von Bewertung, Diskurs und teils formellen Verfahren. Dem Sorbischen Kulturregister (SKR) zufolge ist „sorbisch-wendisches Kulturerbe“ eine Zuschreibung, die durch Gesellschaft, Museen, Archive und Wissenschaft erfolgen kann.<ref>Sorbisches Institut 2025: Konzept für ein Sorbisches Kulturregister (SKR). URL: https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/00_Zweite-aktualisierte-Fassung_Konzept_Sorbisches-Kulturregister_20.11.2025.pdf, abgerufen am 20.11.2025.</ref>

=== 2.1.5 Abgrenzung: Kultur und Kulturerbe ===
'''Kultur / Kulturelle Ausdrucksform''' sind als Begriffe weiter gefasst als '''Kulturgut / Kulturerbe'''. Kulturelle Ausdrucksformen umfassen alles Gelebte und Gestaltete einer Gemeinschaft in Gegenwart und Vergangenheit, während Kulturgut / Kulturerbe diejenigen kulturellen Güter und Traditionen meint, denen eine Bedeutung beigemessen wurde und die als bewahrens- und weitergebenswert erkannt wurden. Kultur ist der „aktuelle“ kreative Prozess (einschließlich Popkultur, Alltagskultur), Kulturerbe der daraus überkommene Schatz. Dennoch sind die Grenzen fließend: Was heute nur Kultur ist, kann morgen zum Kulturerbe erklärt werden – abhängig von Wertzuschreibung und Diskurs.

Im Rahmen dieses Dokuments werden für den sorbischen Kontext die Begriffe '''„kulturelle Ausdrucksform“''' und '''„Kulturgut“''' weitgehend '''synonym''' verwendet, sofern nicht ausdrücklich anders gekennzeichnet. Hintergrund ist, dass die Gesamtzahl der identifizierbaren kulturellen Ausdrucksformen einer kleinen Minderheit wie der Sorben/Wenden im Vergleich zu großen Mehrheitsgesellschaften überschaubar ist. Zugleich ist der Anteil dieser Ausdrucksformen, denen in der Community ein besonderer Wert beigemessen wird und die daher faktisch als Kulturgut wahrgenommen und behandelt werden, sehr hoch: Ein großer Teil des gelebten kulturellen Repertoires wird als identitätsstiftend und bewahrenswert verstanden und damit dem Kulturerbe zugerechnet.

== 2.2 Klassifizierung von Kulturgütern ==
Im Folgenden soll eine griffige Klassifizierung von Kulturgütern entwickelt werden, so dass pro Kulturgut-Klasse später auf die Besonderheiten ihrer Digitalisierung eingegangen werden kann.

[[Dataja:Wobraz_K2.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNptlM9u00AQxl9ltFWoFDlp_C9OjISU2KSgUCq1BSRIDxt77Syxd6v1mkKjSDwBlThw4YCEeuXOoeLSN-EF4BHYjZOQQG67-32_2ZnZsWco4jFBPqrVZpRR6cNsP8n4ZTTBQu7rHVP66QWOKEvV3nQM2BeYTf8eea35fF6rjdiIrUl4cjJiAMPDV_X6sMxkKdJS1uvnvu9PtRGgp5ReE46wJIKSLIOf779CycbkkqQZjSb1Ovz-cv351_drDWGN9BXS_xfZBj7dLoGxBgIFBE14nOcrZGH68E07Iu0IlSNsQkhTKnGlfvyh1bjKcngIjcYD6G2s-xvrYGMdLuuqAFOXZ0IflzFh0xxn5OBU3t1ISZhqw6KaKpo29k04jSaCJrLq0oZsa9mCAZc8FTihhBnQp1ksxd1NSsS22dFmG3oMZzwl0HveONtlc7XNATtsHI9fk6kkC3nRsKoqnVNgwrFQaUOvLGJRRtMi4SJfZ790WtppQYhFIVV7CYsJDO9uWbEMujbqOgIbTqgsddB7MCD_eXT6gQMvaFEQBlclPMVqcA6eMfqGiKLMt926isCFM4FjKiln-voCHmEWXxIxXZcUVo-jSwrVe3DBGvHqtc83DLqS0FpNAi3wRluiDBdFSBIYQ0KzzN_r265jPjQinnHh7yVJYhRS8ClZKfe3KLyk2oHneuEuqlK2qWhJWYPOwGnvoiplm4qXVMd17V5rF1UpikIGSgWNkS9FSQyUE5FjvUUzHXGE5ITkZIR8tYxJgtVXPEIjNlfYBWYvOc9XpOBlOkF-grNC7cqLWPUupFjNa74-FXo0RMBLJpFvWtYiCPJn6C3yG7bTNO2u6Tidrue0W13HQO_Usdtquuqg1bG6TtvzPNuZG-hqcXGr2baV5NhuyzId13XbBiJqDrg4qn5ni7_a_A_W9oMu hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

=== 2.2.1 A. Materiell - unbeweglich 🏛️ ===
„Materiell - unbeweglich" bezeichnet ortsfeste Kulturobjekte wie Bauwerke, Ensembles, Gebäudekomplexe und Stätten/Kulturlandschaften, wie sie in Art. 1 der UNESCO-Welterbekonvention als Kategorien des kulturellen Erbes definiert sind.<ref>UNESCO World Heritage Centre o. J.: Convention Concerning the Protection of the World Cultural and Natural Heritage, Artikel 1. URL: https://whc.unesco.org/en/conventiontext/, abgerufen am 01.10.2025.</ref>

=== 2.2.2 B. Materiell - beweglich 🖼️ ===
Die Kategorie „Materiell - beweglich" umfasst bewegliche Sachen bzw. Sachgesamtheiten von kulturellem Wert (z. B. Objekte, Sammlungen), wie sie das deutsche Kulturgutschutzgesetz (§ 2 KGSG)<ref>Deutschland 2016: Kulturgutschutzgesetz (KGSG), § 2. URL: https://www.buzer.de/2_KGSG.htm, abgerufen am 01.10.2025.</ref> als „Kulturgut“ beschreibt.
* B1 '''Schriftgut''' - Bücher, Zeitungen, Handschriften, Archivgut, Graphiken, Pläne, Karten
* B2 '''Fotografien & Bildträger'''
** Fotografisch erzeugte statische Bildträger, auch Stillbildträger genannt, z. B. Positive/Negative auf Film/Platte/Photopapier, Dias, Abzüge, Mikrofilm/-fiche und vergleichbare fotografische Repro-Träger.
* B3 '''Analoge AV-Träger''' (Audio/Video/Film)
** Analoge zeitbasierte Medien, z. B. Magnetton (Tonband, Kassette), Schallplatte, Videobänder, Film.
* B4 '''3D-Objekte''' - Gegenstände, „sachkulturelle Artefakte“<ref>Sorbisches Institut o. J.: Konzept zum Digitalisierungszentrum am Sorbischen Institut, S. 24.
(Unveröffentlichtes Konzeptpapier; interne Projektunterlage.)</ref>

=== 2.2.3 C. Immateriell 🎭 ===
Meint lebendige Praktiken, Darstellungen, Ausdrucksformen, Ideen, Werte, Wissen und Fertigkeiten, die von Gemeinschaften getragen und weitergegeben werden, gemäß der folgenden 5 UNESCO ICH-Domänen.<ref>UNESCO o. J.: Intangible Cultural Heritage – Five Domains. URL: https://ich.unesco.org/doc/src/01857-EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* C1 '''Orale Traditionen/Ausdrucksformen''' - Sprache, Gesangstraditionen
* C2 '''Darstellende Künste''' - Musik, Tanz, Theater
* C3 '''Rituale & Feste''' - Bräuche und soziale Praktiken des Kalenders und Lebenslaufs
* C4 '''Wissen & Praktiken''' zu Natur & Universum - Heil- und Sammelkenntnisse, ökologisches und astronomisches Wissen, Glaube, Religion
* C5 '''Traditionelles Handwerk''' - Techniken, Werkzeuge und Gestaltungsmuster

=== 2.2.4 D. Digital 💾 ===
Bezeichnet in digitaler Form vorliegende Ressourcen menschlichen Wissens und Ausdrucks. Diese können sowohl born-digital sein als auch digitalisierte Repräsentationen von materiellen und immateriellen Kulturgütern.<ref>UNESCO 2003: Charter on the Preservation of Digital Heritage. URL: https://www.unesco.org/en/legal-affairs/charter-preservation-digital-heritage, abgerufen am 01.10.2025.</ref>
* D1 '''Born-digital''' (ursprünglich digital erzeugt, kein analoges Original), z. B. Webseiten, Social-Media-Beiträge, Software, Apps, Spiele, digitale Fotos/Audio/Video.
* D2 '''Digitalisate''' - Digitalisierte Repräsentationen/Derivate aus den Klassen A, B und C.

== 2.3 Begriffe und Kernfunktionen ==
Die vorherigen Abschnitte haben geklärt, was unter Kulturerbe verstanden wird und welche Arten von Kulturgütern unterschieden werden. Bevor der nachfolgende Abschnitt den Prozess der Kulturerbe-Digitalisierung beschreibt, werden in diesem Abschnitt die dafür wichtigsten Arbeitsbegriffe und Funktionen erläutert. Der Abschnitt soll dabei die Frage beantworten: Welche Arbeitsabläufe und Funktionen sind notwendig, damit Kulturgüter nicht nur digital erfasst, sondern auch gefunden, verstanden, gesichert und genutzt werden können?

Die Erläuterungen sollen eine gemeinsame und leicht verständliche Grundlage schaffen für alle, die an der Digitalisierung von Kulturerbe interessiert sind.

=== 2.3.1 Vom Kulturgut zur digitalen Repräsentation ===
Dieser Abschnitt erklärt, was bei einer Digitalisierung entsteht und wie sich das digitale Ergebnis vom ursprünglichen Kulturgut unterscheidet.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Digitalisierung von Kulturerbe'''
| Digitalisierung bezeichnet in diesem Konzept den gesamten zusammenhängenden Prozess: Kulturgüter erfassen, beschreiben und bewerten, digitale Repräsentationen erzeugen oder übernehmen, ihre Qualität prüfen, sie sichern und für die Nutzung zugänglich machen.<ref name="DFG2016">Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2016: Praxisregeln „Digitalisierung“, insbesondere S. 13 und 41-44. URL: https://www.dfg.de/resource/blob/176108/898bf3574ad0ff3b1db525fa7d04c86c/12-151-v1216-de-data.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref> Bei ursprünglich digital entstandenen Kulturgütern – auch ''born digital'' genannt – entfällt die Überführung aus einem analogen Original; die weiteren Aufgaben bleiben bestehen.
|-
| '''Digitalisat und digitale Repräsentation'''
| Ein '''Digitalisat''' ist ein digitales Abbild eines analogen Kulturguts, beispielsweise ein Scan einer Handschrift oder ein Foto eines Museumsobjekts. Der weitere Begriff '''digitale Repräsentation''' umfasst auch Audio-, Video- oder 3D-Dokumentationen einer immateriellen kulturellen Praxis. Die digitale Repräsentation ersetzt weder das materielle Kulturgut noch die lebendige Praxis.
|-
| '''Masterdatei und Nutzungsderivat'''
| Die '''Masterdatei''' ist die möglichst hochwertige und qualitätsgeprüfte Ausgangsdatei. Sie wird für die langfristige Sicherung und spätere Bearbeitungen aufbewahrt. Ein '''Nutzungsderivat''' ist eine daraus erzeugte, an einen bestimmten Zweck angepasste Datei, beispielsweise ein kleineres Bild für eine Internetseite.
|-
| '''Digitales Objekt'''
| Als '''digitales Objekt''' wird in diesem Konzept eine zusammengehörige digitale Einheit bezeichnet. Sie kann aus einer oder mehreren Dateien, den zugehörigen Metadaten und ihren Verknüpfungen bestehen. Ein digitales Objekt kann ein Digitalisat oder ein ursprünglich digital entstandenes Kulturgut sein.
|}

''Beispiel:'' Das verzierte sorbische Osterei bleibt das materielle Kulturgut. Hochauflösende Fotografien, ein 3D-Modell und die dazugehörigen Beschreibungen bilden gemeinsam seine digitale Repräsentation.

=== 2.3.2 Vier Kernfunktionen ===
Als '''Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung''' werden im Folgenden vier dauerhaft zu erfüllende Aufgabenbereiche bezeichnet. Sie beschreiben, was für eine nachhaltige Digitalisierung von Kulturerbe geleistet werden muss, unabhängig davon, welche Institution oder welches technische System die jeweilige Funktion übernimmt.

{| class="wikitable"
! Kernfunktion
! Typische organisatorisch-technische Umsetzung
! Hauptaufgabe
|-
| '''Nachweisen, beschreiben und verknüpfen'''
| Register oder Katalog
| Macht sichtbar, welche Kulturgüter vorhanden sind, wo sie sich befinden und in welchem Zusammenhang sie stehen. Ein Registereintrag kann bereits bestehen, bevor ein Digitalisat angefertigt wurde.
|-
| '''Digitalisieren und Qualität sichern'''
| Digitalisierungszentrum oder Digitalisierungsdienst
| Erzeugt bzw. übernimmt digitale Repräsentationen, prüft sie und bereitet Dateien und Metadaten für die weitere Verarbeitung vor. Geliefert werden bspw. geprüfte Masterdateien und Nutzungsderivate.
|-
| '''Langfristig erhalten'''
| Repositorium oder digitales Langzeitarchiv
| Übernimmt Dateien und Metadaten, speichert und verwaltet sie und erhält sie über technische und organisatorische Veränderungen hinweg dauerhaft nutzbar.
|-
| '''Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen'''
| Präsentations- und Nutzungssystem
| Führt beschreibende Informationen und digitale Medien für Nutzerinnen und Nutzer zusammen. Es ermöglicht beispielsweise Suche, Anzeige, Kontextualisierung, Vermittlung und – soweit zulässig – Nachnutzung.
|}

Diese '''Kernfunktionen''' beschreiben zunächst nicht zwingend getrennte Institutionen oder Systeme. Eine Einrichtung kann mehrere Kernfunktionen übernehmen. Umgekehrt kann eine Kernfunktion auf mehrere Einrichtungen oder technische Systeme verteilt sein. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten, verlässliche Übergaben und gemeinsame Standards.

Vereinfacht lässt sich das Zusammenspiel so zusammenfassen:
# Das '''Register oder der Katalog''' beschreibt und verknüpft das Kulturgut.
# Der '''Digitalisierungsdienst''' erzeugt und prüft seine digitale Repräsentation.
# Das '''Repositorium oder digitale Archiv''' übernimmt und erhält die Dateien.
# Das '''Präsentationssystem''' führt Beschreibungen und Medien für die Nutzung zusammen.

Die konkrete Ausgestaltung kann zentral, dezentral oder als Verbund mehrerer Systeme erfolgen.

=== 2.3.3 Register ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie Kulturgüter so erfasst, beschrieben und verknüpft werden, dass sie eindeutig zugeordnet, wiedergefunden und nach einheitlichen Regeln weiterverarbeitet werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Erschließung, Verzeichnung und Registrierung'''
| '''Erschließung''' ist der übergeordnete Vorgang, bei dem ein Kulturgut identifiziert, beschrieben und in seinen Zusammenhang eingeordnet wird. '''Verzeichnung''' bezeichnet seine strukturierte dokumentarische Beschreibung. '''Registrierung''' bedeutet die Aufnahme in ein konkretes Register, einen Katalog oder ein Sammlungssystem. Ein Kulturgut kann bereits registriert werden, bevor ein Digitalisat vorhanden ist.
|-
| '''Metadaten'''
| Metadaten sind strukturierte Informationen über ein Kulturgut und seine digitalen Repräsentationen. Dazu gehören beispielsweise Titel, Herkunft, beteiligte Personen, Ort, Zeit, kultureller Kontext, Rechte, Dateieigenschaften und Bearbeitungsschritte. Je nach Zweck werden beschreibende, technische, rechtliche und erhaltungsbezogene Metadaten unterschieden. Sie machen Kulturgüter auffindbar, verständlich, verwaltbar und langfristig nutzbar.<ref name="PREMIS">Library of Congress o. J.: PREMIS – Preservation Metadata: Implementation Strategies. Internationaler Standard für Erhaltungsmetadaten. URL: https://www.loc.gov/standards/premis/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Persistenter Identifikator'''
| Ein '''persistenter Identifikator''' ist eine dauerhafte und eindeutige Kennung für ein Kulturgut, einen Datensatz oder eine digitale Ressource. Die Kennung bleibt bestehen, auch wenn sich der technische Speicherort oder die Internetadresse ändern. Dadurch können Kulturgüter dauerhaft zitiert und zwischen Systemen verknüpft werden.<ref name="DFG2016" />
|}

Metadaten sind keine bloße Beigabe zu einer Datei. Ohne ausreichende Beschreibungen kann ein Digitalisat zwar technisch vorhanden sein, später aber kaum gefunden, verstanden oder zuverlässig zugeordnet werden.

=== 2.3.4 Digitalisierungsdienst und Archiv ===
Die folgende Tabelle erklärt was erforderlich ist, damit Kulturgüter digitalisiert werden und nicht nur heute gespeichert sind, sondern auch nach technischen und organisatorischen Veränderungen noch gefunden, verstanden und genutzt werden können.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Repositorium'''
| Ein '''Repositorium''', auch ''Repository'' genannt, ist eine verwaltete technische Umgebung, in der digitale Objekte und ihre Metadaten übernommen, gespeichert, geordnet, verwaltet und bereitgestellt werden. Ein Repositorium kann Teil eines digitalen Archivs sein. Nicht jedes Repositorium erfüllt jedoch automatisch alle Anforderungen der Langzeiterhaltung.
|-
| '''Digitales Archiv oder digitales Langzeitarchiv'''
| Ein digitales Archiv ist mehr als ein Server oder ein Speicherprogramm. Es verbindet eine verantwortliche Organisation, fachkundiges Personal, Regeln, Arbeitsabläufe und technische Systeme. Es übernimmt die Verantwortung dafür, digitale Informationen langfristig zu erhalten und für festgelegte Nutzergruppen zugänglich zu machen. Das internationale Referenzmodell '''Open Archival Information System''' (OAIS, offenes Archiv-Informationssystem) bietet hierfür einen fachlichen Rahmen.<ref name="OAIS2024">Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3, insbesondere S. 1-1–1-2 und 2-1–2-2. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Ingest oder kontrollierte Übernahme'''
| '''Ingest''' bezeichnet die kontrollierte Übernahme digitaler Dateien und Metadaten in ein Repositorium oder digitales Archiv. Dabei werden beispielsweise Vollständigkeit, Dateiformate, Metadaten und Dateiintegrität geprüft und die Übernahme dokumentiert.
|-
| '''Langzeitverfügbarkeit und digitale Langzeiterhaltung'''
| '''Langzeitverfügbarkeit''' ist das Ziel, digitale Inhalte über technische und organisatorische Veränderungen hinweg auffindbar, lesbar, verständlich und nutzbar zu halten. '''Digitale Langzeiterhaltung''' bezeichnet die dafür notwendigen fortlaufenden Maßnahmen. Dazu können mehrere Speicherorte, regelmäßige Prüfungen, Formatüberwachung, technische Migrationen und eine nachvollziehbare Dokumentation gehören. „Langfristig“ bezeichnet dabei keine feste Zahl von Jahren, sondern einen Zeitraum, in dem mit veränderten Technologien, Formaten und Nutzungsanforderungen gerechnet werden muss.<ref name="OAIS2024" />
|-
| '''Datensicherung oder Backup'''
| Ein '''Backup''' ist eine zusätzliche Sicherungskopie, aus der Dateien nach einem Verlust oder technischen Ausfall wiederhergestellt werden können. Backups sind notwendig, ersetzen aber keine Langzeiterhaltung: Sie regeln allein noch keine dauerhaften Zuständigkeiten, Metadaten, Formatüberwachung, Integritätsprüfungen oder langfristige Zugänglichkeit.<ref name="DPCStorage">Digital Preservation Coalition o. J.: Digital Preservation Handbook – Storage. URL: https://www.dpconline.org/handbook/organisational-activities/storage, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Integrität und Authentizität'''
| '''Integrität''' bedeutet, dass unbeabsichtigte Veränderungen oder Beschädigungen einer Datei erkannt werden können. Dafür werden häufig Prüfsummen verwendet - digitale Kontrollwerte, die regelmäßig verglichen werden. '''Authentizität''' bedeutet, dass Herkunft, Identität und Bearbeitungsgeschichte eines digitalen Objekts nachvollziehbar sind und belegt werden kann, dass es das ist, was es zu sein vorgibt.
|-
| '''Dateiformat und Datenformat'''
| Ein '''Dateiformat''' legt den technischen Aufbau einer einzelnen Datei fest. Ein '''Datenformat''' beschreibt, wie Informationen strukturiert und zwischen Systemen ausgetauscht werden. Gut dokumentierte, verbreitete und möglichst offen beschriebene Formate erleichtern den Austausch und die langfristige Nutzung. Sie ersetzen jedoch keine aktive Langzeiterhaltung.
|}

'''Merksatz:''' Speichern ist nicht dasselbe wie langfristiges Erhalten. Auch ein vorhandenes Backup ist noch kein digitales Langzeitarchiv.

=== 2.3.5 Präsentationssystem ===
Die folgende Tabelle erklärt, wie aus langfristig gesicherten Dateien ein digitales Kulturerbe wird, das von Menschen gefunden, verstanden und sinnvoll genutzt werden kann.

{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| '''Zugänglichmachung und Präsentation'''
| '''Zugänglichmachung''' bedeutet, dass digitale Objekte auffindbar und im rechtlich sowie technisch zulässigen Umfang abrufbar sind. '''Präsentation''' geht darüber hinaus: Inhalte werden ausgewählt, miteinander verknüpft, erklärt und für bestimmte Zielgruppen vermittelt. Dazu gehören verständliche Kontextinformationen, klare Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. Abhängig von Rechten, personenbezogenen Daten oder kulturellen Schutzbedarfen kann der Zugang offen oder eingeschränkt sein.
|-
| '''Nutzung und Nachnutzung'''
| '''Nutzung''' umfasst beispielsweise das Betrachten, Lesen, Anhören, Erforschen oder Vermitteln eines digitalen Kulturguts. '''Nachnutzung''' bedeutet seine weitere Verwendung in einem neuen Zusammenhang, etwa in Bildung, Forschung, Publikationen, Ausstellungen, Anwendungen oder kreativen Werken. Dafür werden geeignete Dateien, verständliche Metadaten und klare Rechteinformationen benötigt.
|-
| '''Rechteinformation und Lizenz'''
| Eine '''Rechteinformation''' beschreibt den rechtlichen Status eines digitalen Objekts und mögliche Einschränkungen seiner Nutzung. Eine '''Lizenz''' räumt durch eine dazu berechtigte Person oder Institution konkrete Nutzungsrechte ein. Ein allgemeiner Rechtehinweis ist daher nicht automatisch eine Lizenz.<ref name="RightsReuse">RightsStatements.org o. J.: Standardisierte Rechtehinweise für online verfügbares Kulturerbe. URL: https://rightsstatements.org/de/, abgerufen am 16.07.2026. Creative Commons 2025: Recommended Licenses and Tools for Cultural Heritage Content. URL: https://creativecommons.org/2025/07/09/recommended-licenses-and-tools-for-cultural-heritage-content/, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|-
| '''Interoperabilität'''
| '''Interoperabilität''' bezeichnet die Fähigkeit von Systemen und Organisationen, Daten auszutauschen und in gleicher Bedeutung zu verstehen. Dafür werden gemeinsame Metadatenmodelle, Begriffe, Identifikatoren und technische Schnittstellen benötigt. So können beispielsweise Register, Repositorien, Präsentationsportale und externe Kulturplattformen miteinander verbunden werden.<ref name="EuropeanaEDM">Europeana o. J.: Metadata – Europeana Data Model (EDM, Europeana-Datenmodell). URL: https://pro.europeana.eu/page/metadata, abgerufen am 16.07.2026.</ref>
|}

Digitalisierte Inhalte entfalten ihren kulturellen und gesellschaftlichen Nutzen erst dann vollständig, wenn sie auffindbar, verständlich, rechtlich klar und für unterschiedliche Zielgruppen tatsächlich verwendbar sind.

Der folgende Abschnitt 2.4 beschreibt, wie diese Kernfunktionen innerhalb des gesamten Prozesses der Kulturerbe-Digitalisierung zusammenwirken.

== 2.4 Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe ==
Die Digitalisierung von Kulturgut ist kein rein technischer Arbeitsschritt, sondern ein vielschichtiger, oft langfristiger Prozess, der bereits mit der Wahrnehmung und Identifikation einer kulturellen Ausdrucksform beginnt. Ziel dieses Abschnitts ist es, diesen Gesamtprozess systematisch darzustellen: von der gelebten Kultur über das identifizierte Kulturgut bis hin zur digital nutzbaren Repräsentation.

Die hier entwickelte Prozessdarstellung soll als praxisorientierter Überblick dienen für die Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes. Sie berücksichtigt die Anforderungen sorbischer Einrichtungen ebenso wie die international etablierten Referenzmodelle und Standards, darunter:
* das OAIS-Referenzmodell (ISO 14721) für digitale Archivierung<ref>Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 2024: Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS), CCSDS 650.0-M-3. URL: https://ccsds.org/Pubs/650x0m3.pdf, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das DCC Curation Lifecycle Model für kuratorische Entscheidungsprozesse<ref>Higgins 2008: The DCC Curation Lifecycle Model. International Journal of Digital Curation, 3(1), 134-140. URL: https://ijdc.net/index.php/ijdc/article/view/48, abgerufen am 01.10.2025.</ref>,
* das Spectrum-Modell für museale Objektverwaltung<ref>Collections Trust 2022. Spectrum 5.1 - The UK Museum Collections Management Standard. URL: https://collectionstrust.org.uk/spectrum/spectrum-5, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* die UNESCO-Leitlinien zur Inventarisierung immateriellen Kulturerbes<ref>UNESCO 2024: Operational Directives for the Implementation of the Convention for the Safeguarding of the Intangible Cultural Heritage (10.GA). URL: https://ich.unesco.org/doc/src/ICH-Operational_Directives-10.GA_EN.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref>,
* sowie technische Vorgaben wie die DFG-Praxisregeln Digitalisierung<ref>Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) 2022: Praxisregeln Digitalisierung (aktualisierte Fassung). URL: https://www.ulb.hhu.de/fileadmin/redaktion/ULB/Documents/Infomaterial/DFG_Praxisregeln_Digitalisierung_Aktualisierte_Fassung2022.pdf, abgerufen am 01.10.2025. </ref> und die FADGI-Richtlinien<ref>Federal Agencies Digital Guidelines Initiative (FADGI) 2023: Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials – Still Image, 3rd ed. URL: https://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-technical.html, abgerufen am 01.10.2025.</ref>.

In der Folge soll der „Lebenslauf“ eines Kulturguts dargestellt werden, also der Weg, den ein Objekt oder eine kulturelle Praxis vom Zeitpunkt der Entstehung über die Erfassung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Veröffentlichung in einem digitalen Präsentationsmodul durchläuft.
Hierfür erläutert der folgende Abschnitt die einzelnen Prozessschritte im Detail, jeweils mit Akteuren und Beispielen.

=== 2.4.1 Vorüberlegungen zum Prozess ===
Im hier vorgestellten Prozess wird auf eine harte, systematische Filterung verzichtet, welche kulturellen Ausdrucksformen „nur“ Kultur und welche bereits Kulturgut sind. Ein solcher Bewertungs- und Abgrenzungsprozess wäre ressourcenintensiv und würde den vorhandenen Kapazitäten in den beteiligten Einrichtungen nicht entsprechen. Stattdessen folgt das Konzept einer inklusiven Logik: Alle dokumentierten Ausdrucksformen werden zunächst als potenzielle Kulturgüter erfasst. Eine feinere Auswahl und Priorisierung erfolgen erst in einem späteren Schritt, nämlich dann, wenn konkret entschieden wird, welche Ausdrucksformen bzw. Kulturgüter in welcher Tiefe digitalisiert, archiviert und präsentiert werden sollen.

Dieses Vorgehen schließt an das SKR-Konzept an, das bewusst auf eine frühe normative Trennung zwischen „kultureller Ausdrucksform“ und „Kulturgut“ verzichtet. Auch hier steht zunächst der möglichst vollständige, strukturierte Überblick über die sorbischen Kulturgüter im Vordergrund. Die differenzierte Bewertung und Schwerpunktsetzung werden als anschließende fachliche Aufgabe verstanden.

=== 2.4.2 Prozessschritte im Detail ===
Das folgende Diagramm gibt einen Überblick über die sechs Kernschritte des Gesamtprozesses der Digitalisierung von Kulturgut – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform bis zu ihrer digitalen Präsentation als Kulturgut. Die Abfolge zeigt zugleich die Entwicklungsstufen: von gelebter Kultur zur kulturellen Ausdrucksform, von dort zum Kulturgut und schließlich zum digitalen Kulturgut. Die Schritte sind als generischer Ablauf zu verstehen: Je nach Art des Kulturguts können einzelne Tätigkeiten unterschiedlich aufwendig sein oder parallel erfolgen.
[[Dataja:Wobraz_K3.png|center|600px]]<ref>Mermaid Flowchart Code: [https://mermaid.live/edit#pako:eNplkk1OwzAQha8yGqmbkloxSZs2CyTa8LOphIAVhIVJpolF4iDH4a_qbXqTXgzHFdAKr2y97703lmaNWZMTxriqmvesFNrAfZIqgPPHFIdDzuBO1DVVajhM8QlGozOYO-WUwS0VsjVakqa93Pvmjlk4JmAwp3fS5kCHwQAWjkkcE_Y5WWkIXqrd9jBpT138UIkspBGVbI_7-rwLR146csLgRryQ-U8lMGLwTG1WapLPpHKCZQLMOY9ch7m2VxiSpOAEjJ1TSev_M_bkvv3KtY8ZnOuslG_H9VcOuf4dUO-2LamjGdHDQsscY6M78rAmXYv-ies-IEVTUk0pxvaa00p0lUkxVRtrexXqoWnqH6duuqLEeCWq1r6619zOn0hRaPGH9J_Xi6ZTBuOxS8B4jR8YhxGLeDThkR-EM37KuYefFmHTaOz7fOZHQTidBMHGwy9X6VslnNnDw4jPuB8GHlIuTaOX-7Vy27X5Bh_Osqo hier klicken], abgerufen am 22.09.2025.</ref>

Der Prozess zeigt, dass Digitalisierung von Kulturgut mehr ist als das Erstellen digitaler Dateien. Sie umfasst eine Reihe aufeinander bezogener Schritte – von der ersten Wahrnehmung einer kulturellen Ausdrucksform über ihre Erfassung, Bewertung und Digitalisierung bis hin zur langfristigen Sicherung und Präsentation. Dabei sind je nach Schritt unterschiedliche Akteure beteiligt, etwa Gemeinschaften, Museen, Archive, Fachgremien, Digitalisierungsstellen oder IT. Die folgenden Beschreibungen erläutern diese Schritte so, dass nachvollziehbar wird, was jeweils mit einem Kulturgut geschieht, wer daran beteiligt ist und wie sich der Ablauf in der Praxis vorstellen lässt.

'''1. Sammeln & erfassen''' <br>
Hier wird eine kulturelle Ausdrucksform erstmals wahrgenommen, benannt und mit ersten Informationen erfasst: Was ist es, wer macht es oder hat es geschaffen, wo kommt es vor, warum ist es bedeutsam für die Gemeinschaft? <br>
'''Akteure''': Community, Vereine, Museen, Archive, Forschende, Privatpersonen.<br>
'''Beispiel''': Auf einem Dorffest zeigt eine Frau das Verzieren sorbischer Ostereier. Jemand fotografiert dies und notiert Technik, Ort und Namen.

'''2. Registrieren & beschreiben''' <br>
Hier wird aus der ersten Beobachtung ein strukturierter Nachweis. Das Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform wird in ein Register, eine Sammlung oder einen Katalog aufgenommen und mit strukturierten Metadaten beschrieben, damit es wiedergefunden, zugeordnet und verstanden werden kann. Dazu gehören z. B. Titel, Ort, Zeit, Technik, Funktion, beteiligte Personen und der kulturelle Kontext.<br>
'''Akteure''': Registerverantwortliche, Kurator:innen, Sammlungsmitarbeitende, Community für Kontextinformationen.<br>
'''Beispiel''': Das Osterei erhält einen Eintrag mit Angaben wie „Wachsbatik“, „Schleife“, „Osterei-Verzierung“, Name der Trägerin und Entstehungsjahr.

'''3. Bewerten & freigeben''' <br>
In diesem Schritt wird entschieden, ob und in welcher Priorität ein Kulturgut oder die kulturelle Ausdrucksform digitalisiert werden soll und ob dies rechtlich und ethisch möglich ist. Dabei spielen fachliche Kriterien wie Bedeutung, Repräsentativität, Seltenheit oder Gefährdung eine Rolle, aber auch Fragen des Urheberrechts, Datenschutzes und möglicher kultureller Sensibilitäten. Am Ende steht eine begründete Entscheidung, ob und in welchem Umfang das Kulturgut weiterbearbeitet und später veröffentlicht werden darf. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Fachgremien, Community-Vertretungen, Register/SKR, ggf. Rechteverantwortliche und Behörden. <br>
'''Beispiel''': Es wird entschieden, dass die Osterei-Technik wegen ihrer Bedeutung für die sorbische Identität digital gesichert werden soll; die Kunsthandwerkerin stimmt der Veröffentlichung zu.

'''4. Digitalisieren & prüfen''' <br>
Nun wird das Kulturgut technisch erfasst, also in eine digitale Form überführt. Das kann je nach Objektart durch Scan, Fotografie, Audio- oder Videoaufnahme oder 3D-Erfassung geschehen. Dabei entstehen hochwertige Master-Dateien und nutzbare Derivate. Die Digitalisierung folgt qualifizierten Standards, um Reproduzierbarkeit, Farbkonsistenz und Nutzbarkeit zu gewährleisten. Anschließend wird geprüft, ob Schärfe, Farbe, Vollständigkeit und Dateiformate den Anforderungen für Archivierung und Nutzung entsprechen. <br>
'''Akteure''': Digitalisierungszentrum, Foto-/AV-/3D-Spezialist:innen, externe Dienstleister bei Spezialfällen. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei wird fotografisch hochauflösend aufgenommen und zusätzlich als 3D-Modell erfasst. Danach werden Schärfe, Farbe und Dateiformate geprüft.

'''5. Archivieren & sichern''' <br>
Die entstandenen digitalen Dateien werden geordnet abgelegt, mit den zugehörigen Metadaten verknüpft und für die langfristige Erhaltung gesichert. Dazu gehören sichere Speicherorte, Backups, Integritätskontrollen und – wenn nötig – spätere technische Migration auf neue Systeme. Ziel ist, dass das digitale Kulturgut langfristig erhalten bleibt, auch wenn sich Technik und Formate verändern. Das Original bleibt in der Regel weiterhin am Sammlungs- oder Aufbewahrungsort. <br>
'''Akteure''': Archiv, Repository, IT-Betrieb, ggf. Sorbisches Kulturarchiv bzw. Digitalisierungszentrum. <br>
'''Beispiel''': Die Bilder und das 3D-Modell des Ostereis werden auf gesicherten Servern gespeichert; das Original bleibt im Museum oder bei der Eigentümerin.

'''6. Präsentieren & nutzen''' <br>
Im letzten Schritt werden die digitalen Objekte so bereitgestellt, dass sie gefunden, verstanden und genutzt werden können, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Dafür reicht es nicht, nur Dateien anzuzeigen: Es braucht auch verständliche Kontexte, Rechteangaben, Mehrsprachigkeit und möglichst barrierearme Zugänge. So wird aus der technischen Digitalisierung eine tatsächliche kulturelle Nutzung. <br>
'''Akteure''': Kurator:innen, Vermittlung, Web/IT, Museen, Kulturinformationen, Community. <br>
'''Beispiel''': Das Osterei erscheint in einer Online-Ausstellung, kann herangezoomt oder als 3D-Modell gedreht werden und wird mit einem kurzen Text zur Technik erklärt.

=== 2.4.3 Organisatorische Perspektive ===
Die folgende Abbildung ist entnommen aus einem Poster des Sorbischen Instituts zu dessen Digitalisierungsstrategie, gefunden auf der Projektseite des Digitalisierungszentrums.<ref>Sorbisches Institut: Digitalisierungszentrum (DZ). URL: [https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/ https://www.serbski-institut.de/projekte-zentrale-vorhaben/digitalisierungszentrum-dz/], abgerufen am 25.03.2026.</ref> Die Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts zeigt die Erfassung, Registrierung, Digitalisierung und Archivierung bis zur Präsentation von Kulturgütern aus '''organisatorischer Sicht'''. Sie basiert auf einem '''3-Säulen-Modell aus Kulturregister, Digitalisierungszentrum und Präsentationsumgebung'''.

[[Dataja:Wobraz_K4.png|mini||center|600px|Abbildung: 3-Säulen-Modell der Digitalisierungsstrategie des Sorbischen Instituts. Quelle: Sorbisches Institut, „Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten“<ref>Sorbisches Institut 2025: Digitalizacija serbskich kulturnych datow / Digitalisierung der sorbischen/wendischen Kulturdaten (Poster). URL: [https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf https://www.serbski-institut.de/wp-content/uploads/2021/11/A0-Druck_Digitalisierungsstrategie-SI.pdf], abgerufen am 25.03.2026.</ref>]]

<br>
Beide Sichtweisen - die fachliche "Prozess-Sicht" und die "organisatorische Sicht" lassen sich wie folgt in einer Darstellung zusammenfassen:
[[Dataja:Wobraz_K5.jpg|mini||center|600px|Abbildung: Zusammengefasste Sichtweisen auf die Digitalisierung von Kulturerbe.]]

Der "Prozess der Digitalisierung von Kulturerbe" beschreibt, '''was''' mit einem Kulturgut geschieht; das 3-Säulen-Modell zeigt, '''wo''' diese Aufgaben organisatorisch verortet sind. Bezogen auf die oben beschriebenen [[#2.3.2 Prozessschritte im Detail|Prozessschritte der Digitalisierung von Kulturerbe]] steht das '''Sorbische Kulturregister''' für den Prozessschritt „'''2. Registrieren'''“ und dient dabei vor allem der Verzeichnung und Metadatenverwaltung. Das '''Digitalisierungszentrum''' steht für die Prozessschritte „'''4. Digitalisieren'''“ und „'''5. Archivieren'''“ und dient dabei der technischen Erfassung, Bearbeitung und Sicherung der Digitalisate. Die '''Präsentationsumgebung''' steht für den Schritt „'''6. Präsentieren'''“ und dient der öffentlichen oder kuratierten Bereitstellung zur Nutzung. Ergänzende Konzepte des SI machen dabei deutlich, dass die Digitalisierung im Regelfall eine vorherige Verzeichnung im Register voraussetzt.

{| class="wikitable"
! Prozessschritt
! Verantwortliche Organisation
! Funktion im Gesamtsystem
|-
| '''2. Registrieren'''
| '''Sorbisches Kulturregister'''
| Kulturgüter werden als Entitäten nachgewiesen, beschrieben, mit Metadaten versehen und miteinander verknüpft. Das Register erfüllt damit eine katalogähnliche Funktion: Es macht sichtbar, welche Kulturgüter es gibt, wo sie sich befinden und in welchem Kontext sie stehen.
|-
| '''4. Digitalisieren'''
| '''Digitalisierungszentrum'''
| Kulturgüter werden technisch erfasst, z. B. durch Scan, Fotografie, Audio-/Videoübertragung oder 3D-Erfassung. Das Digitalisierungszentrum erzeugt und prüft die Digitalisate, ist aber nicht selbst primär ein Präsentationssystem.
|-
| '''5. Archivieren'''
| '''Digitalisierungszentrum / Repositorium / Archiv'''
| Die digitalen Dateien werden geordnet gespeichert, mit Metadaten verbunden und langfristig gesichert. Dazu gehört auch die Sicherstellung der Langzeitaufbewahrung, etwa durch geeignete Speicherorte, Prüfroutinen und spätere Migrationen.
|-
| '''6. Präsentieren'''
| '''Sorabicon / weitere Präsentationsumgebungen'''
| Die digitalen Inhalte werden für Nutzer:innen sichtbar, erfahrbar und verständlich gemacht, z. B. in Portalen, digitalen Sammlungen oder virtuellen Ausstellungen. Die Präsentation greift dafür auf Metadaten aus dem Register und auf Digitalisate aus dem Repositorium bzw. dem Digitalisierungszentrum zurück.
|}

Der Schritt '''1. Sammeln''' liegt vor diesen drei Säulen. Er betrifft die Sammlungsorte selbst, also z. B. Museen, Archive, Heimatstuben, Vereine, Projekte, Gemeinden oder Privatpersonen. Dort entstehen oder befinden sich die Kulturgüter zunächst, bevor sie systematisch registriert, bewertet oder digitalisiert werden.

Der Schritt '''3. Bewerten''' ist ebenfalls keine eigene technische Säule, sondern ein steuernder Entscheidungsschritt. In ihm wird geklärt, welche Kulturgüter priorisiert digitalisiert werden, welche fachliche Bedeutung sie haben, welche Rechte zu beachten sind und ob eine öffentliche Präsentation möglich ist.

Damit wird deutlich: Register, Digitalisierungszentrum und Präsentation erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Das '''Register''' beschreibt und verknüpft Kulturgüter, das '''Digitalisierungszentrum''' erzeugt und sichert Digitalisate und die '''Präsentationsumgebung''' macht ausgewählte Inhalte verständlich zugänglich. Gerade diese Trennung schafft klare Zuständigkeiten und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Sammlungsorten, Fachstellen, technischen Dienstleistern und Öffentlichkeit.

== 2.5 Beispiele anderer Kulturen ==

Die Digitalisierung des Kulturerbes kleiner, autochthoner, indigener und sprachlicher Gemeinschaften weist häufig vergleichbare Herausforderungen auf: Kulturgüter und Bestände sind auf viele Institutionen, Vereine, lokale Einrichtungen und private Träger verteilt. Personelle und finanzielle Ressourcen sind begrenzt, mehrere Sprachen und Beschreibungstraditionen müssen berücksichtigt werden und nicht alle kulturellen Inhalte dürfen oder sollen ohne Einschränkung öffentlich zugänglich gemacht werden.

In einer vergleichenden Recherche wurde daher untersucht, wie andere Gemeinschaften und Regionen ihr Kulturerbe erfassen, beschreiben, digitalisieren, langfristig sichern und zur Nutzung bereitstellen. Dabei wurde nicht nach einer universell „idealen“ technischen Lösung gesucht. Untersucht wurde vielmehr, welche organisatorischen, technischen, rechtlichen und gemeinschaftlichen Modelle unter welchen Rahmenbedingungen funktionieren, welche Schwierigkeiten auftreten und welche übertragbaren Erfolgsfaktoren erkennbar sind.

Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen unterschiedliche Schwerpunkte: gemeinschaftliche Steuerung, institutionsübergreifende Register und Suchsysteme, Digitalisierung verteilter Bestände, Sprach- und Tonarchive, abgestufte Zugänge, Unterstützung kleiner Kulturgutträger sowie die Überführung zeitlich begrenzter Projekte in einen dauerhaften Betrieb.

Die daraus abgeleiteten Kriterien bilden einen Referenzrahmen. Anhand dieses Referenzrahmens kann in einer späteren Ist-Analyse geprüft werden, welche Funktionen bereits vorhanden, nur konzeptionell beschrieben, in Pilotprojekten erprobt oder dauerhaft im Regelbetrieb verankert sind.

Die ausführlichen Fallprofile, Vergleichsmatrizen, Quellen sowie ein Hinweis zur KI-gestützten Erstellung befinden sich in der [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen|ausführlichen Vergleichsrecherche]].

=== 2.5.1 RomArchive – Digitales Archiv der Roma ===

Roma und Sinti sind eine transnationale Minderheit, die in zahlreichen europäischen Staaten lebt. RomArchive wurde von 2015 bis 2019 mit 3,75 Millionen Euro durch die Kulturstiftung des Bundes gefördert. Weitere Unterstützer waren unter anderem die Bundeszentrale für politische Bildung, das Auswärtige Amt und das Goethe-Institut. Seit 2019 wird das Archiv durch das Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma in Heidelberg betrieben.<ref name="vergleich_romarchive">RomArchive o. J.: Frequently Asked Questions. URL: https://www.romarchive.eu/en/about/frequently-answered-questions/; Dokumentations- und Kulturzentrum Deutscher Sinti und Roma e. V. o. J.: Imprint. URL: https://www.romarchive.eu/en/imprint/; Kulturstiftung des Bundes o. J.: RomArchive. URL: https://www.kulturstiftung-des-bundes.de/en/programmes_projects/film_and_new_media/detail/romarchive.html, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Das Archiv präsentiert Kunst, Geschichte und Kultur aus der Perspektive der Roma. Kuratorische Teams und Beirat waren überwiegend mit Angehörigen der Minderheit besetzt. Neben öffentlich zugänglichen Inhalten existiert ein internes Archiv mit beschränktem Forschungszugang. Besonders lehrreich ist der bereits zu Projektbeginn geplante und später tatsächlich vollzogene Übergang an einen dauerhaften Betreiber.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Angehörige der Gemeinschaft sollten nicht nur Inhalte zuliefern, sondern festgelegte Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Kontextualisierung und Zugangsregeln besitzen.
* Bereits zu Beginn einer Projektphase verbindlich klären, welche Institution das Register, Archiv oder Portal nach dem Ende der Förderung dauerhaft betreibt, pflegt und finanziert.

=== 2.5.2 Nuohtti – Zugang zum Sámi-Kulturerbe ===

Die Sámi sind ein indigenes Volk im nordeuropäischen Sápmi, das sich über Teile Norwegens, Schwedens, Finnlands und Russlands erstreckt. Viele historische Sámi-Materialien befinden sich außerhalb der Sámi-Institutionen in europäischen Archiven und Museen.

Nuohtti ist ein gemeinsamer Suchdienst für digitalisierte Sámi-Materialien. Er wurde von 2018 bis 2021 mit Mitteln des Programms Interreg Nord der EU (Europäische Union) entwickelt. Beteiligt waren unter anderem die Sámi-Archive der finnischen und norwegischen Nationalarchive, das schwedische Reichsarchiv und mehrere Universitäten. Die Sámi-Parlamente Finnlands, Norwegens und Schwedens waren in der Steuerungsgruppe vertreten. Der Dienst führte nach Projektangaben etwa 30.000 Datensätze aus 32 Institutionen zusammen.<ref name="vergleich_nuohtti">Nuohtti o. J.: About Nuohtti. URL: https://nuohtti.com/Content/about; University of the Arctic 2023: The Nuohtti service provides digital access to Sámi material in European archives. URL: https://www.uarctic.org/news/2023/3/the-nuohtti-service-provides-digital-access-to-sami-material-in-european-archives/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Nuohtti übernimmt nicht alle Bestände in ein einziges System. Stattdessen werden Metadaten, also strukturierte Beschreibungsdaten zu Objekten und Beständen, aus vorhandenen Einrichtungen zusammengeführt und mit mehrsprachiger Suche, Karte und Zeitleiste zugänglich gemacht. Ethische Hinweise machen darauf aufmerksam, dass viele Bestände unter historischen und teilweise kolonialen Bedingungen gesammelt und beschrieben wurden.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Ein gemeinsamer Zugang kann auch mit dezentraler Architektur der Bestände erfolgen – Originale, Dateien und Fachsysteme können beim Kulturgutträger verbleiben.
* Ein Register für Kulturdaten kann als übergreifende Nachweisschicht arbeiten: Größere Einrichtungen liefern Daten über technische Schnittstellen, während kleine Träger zentrale oder gemeinsam bereitgestellte Erfassungsdienste nutzen können.
* Historische Fremdbeschreibungen sollten ergänzt werden durch Selbstbezeichnungen, eigene Sprachformen, alternative Benennungen und Kontexte der betreffenden Gemeinschaft.

=== 2.5.3 People’s Collection Wales / Casgliad y Werin Cymru ===

Wales ist ein Landesteil des Vereinigten Königreichs mit einer eigenständigen nationalen und walisischsprachigen Identität. People’s Collection Wales ist eine zweisprachige Plattform für institutionelles und gemeinschaftlich getragenes Kulturerbe. Sie wird als Verbund der National Library of Wales, des National Museum Wales und der Royal Commission on the Ancient and Historical Monuments of Wales betrieben und durch die walisische Regierung finanziert.

Neben der technischen Plattform werden kostenlose Beratung und Schulungen zu Digitalisierung, Metadaten, Urheberrecht, Datenschutz und Oral History, also mündlich überlieferter und aufgezeichneter Geschichte, angeboten. Eine unabhängige Evaluation stellte Fortschritte bei der Zusammenarbeit und beim Kompetenzaufbau fest, benannte aber auch begrenzte Wirkungsnachweise, Finanzierungsrisiken und den hohen Personalaufwand für die Unterstützung der beteiligten Gemeinschaften.<ref name="vergleich_wales">Vittle, Kate / Haswell-Walls, Fran / Dixon, Tim; ERS Ltd. 2016: Evaluation of the Casgliad y Werin Cymru / People’s Collection Wales Digital Heritage Programme. Impact Report. URL: https://www.gov.wales/sites/default/files/publications/2019-08/evaluation-of-the-peoples-collection-wales-digital-heritage-programme-impact.pdf; People’s Collection Wales o. J.: Community Support. URL: https://www.peoplescollection.wales/about-us/community-support, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Kleine und ehrenamtlich betreute Sammlungen benötigen nicht nur technische Standards, sondern konkrete und dauerhaft verfügbare Dienstleistungen: Erstberatung, Schulung, Vorlagen, Unterstützung bei Rechtefragen, Qualitätskontrolle und persönliche Ansprechpartner.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund koordinierter Digitalisierungsdienste sollte daher als Service- und Kompetenzstruktur ausgestaltet werden und nicht lediglich als technische Produktionsstelle.
* Der dafür notwendige Beratungs- und Unterstützungsaufwand muss als dauerhafte Betriebsaufgabe eingeplant werden.

=== 2.5.4 Tobar an Dualchais / Kist o Riches ===

Schottisch-Gälisch ist eine Minderheitensprache, die vor allem in den Highlands und auf den schottischen Inseln gesprochen wird. Tobar an Dualchais macht mehr als 40.000 seit den 1930er Jahren entstandene Tonaufnahmen zugänglich. Die Bestände umfassen Erzählungen, Lieder, Musik, Gedichte und mündlich überliefertes Wissen auf Gälisch, Scots und Englisch. Ein bedeutender Teil der Originalbestände wird in den School of Scottish Studies Archives der Universität Edinburgh verwahrt.<ref name="vergleich_tobar">University of Edinburgh 2024: Tobar an Dualchais / Kist o Riches. URL: https://gaelic.ed.ac.uk/gaelic-collections/tobar-an-dualchais-kist-o-riches; Scottish Government 2025: Rediscovering lost Gaelic words. URL: https://www.gov.scot/news/rediscovering-lost-gaelic-words/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

Die Digitalisierung wird mit Verschriftlichung beziehungsweise Transkription, sprachlicher Erschließung, Freiwilligenarbeit und teilweise automatischer Spracherkennung verbunden. Das Projekt erhält wiederkehrende öffentliche Förderungen, muss Rechteklärung, Transkription und technische Weiterentwicklung jedoch dauerhaft fortsetzen.

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Gefährdete Ton-, Film- und Videobestände müssen wegen Materialverfall, beschädigungsanfälliger Trägermaterialien und nicht mehr verfügbarer Wiedergabetechnik zeitlich priorisiert werden.
* Ein geeignetes Pilotprojekt kann Digitalisierung, Rechteklärung, Verschriftlichung, Übersetzung, Metadatenerfassung, Archivierung und Bildungsnutzung entlang einer vollständigen Prozesskette verbinden.
* Dadurch werden nicht nur einzelne Dateien erzeugt, sondern zugleich die notwendigen Standards, Zuständigkeiten und Aufwände erprobt.

=== 2.5.5 Euskariana – Portal zum baskischen Kulturerbe ===

Die Baskinnen und Basken leben in Gebieten Spaniens und Frankreichs. Euskariana ist das staatlich betriebene Kulturportal der Autonomen Gemeinschaft Baskenland in Spanien. Es wird durch die Digitale Bibliothek Euskadi betrieben und verbindet Daten der baskischen Regierung, der Provinzen, Kommunen, Universitäten sowie öffentlicher, kirchlicher und privater Einrichtungen.

Das Portal ist zugleich gemeinsamer Katalog und Zugang zu digitalen Objekten. Es kann Inhalte über ein eigenes Repositorium, also ein institutionell betriebenes digitales Ablage- und Erhaltungssystem, bereitstellen oder zu den Systemen der Partner verlinken. Verwendet werden internationale Standards wie Dublin Core als allgemeiner Metadatenstandard, METS (Metadata Encoding and Transmission Standard) zur Strukturierung und Übertragung digitaler Objekte, PREMIS (Preservation Metadata: Implementation Strategies) für Metadaten zur digitalen Langzeiterhaltung und ALTO (Analyzed Layout and Text Object) für erkannte Texte und Seitenlayouts. Die standardisierten Daten können unter anderem an Europeana weitergegeben werden.<ref name="vergleich_euskariana">Gobierno Vasco / Biblioteca Digital de Euskadi o. J.: Acerca de Euskariana. URL: https://www.euskariana.euskadi.eus/euskadibib/es/help/about.do, abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Unterschiedliche Kulturgutträger benötigen unterschiedliche Anschlussmöglichkeiten.
** Kleine Einrichtungen sollten Daten und gegebenenfalls Dateien in zentral bereitgestellten Diensten erfassen und verwalten können.
** Größere Institutionen sollten ihre vorhandenen Systeme über Datenexporte oder Programmierschnittstellen anbinden können.
* Dafür ist ein gemeinsamer, bewusst schlank gehaltener Metadatenkern erforderlich, der durch fach- und institutionsspezifische Angaben erweitert werden kann.

=== 2.5.6 Mukurtu und Plateau Peoples’ Web Portal ===

Mukurtu ist eine frei verfügbare Software für die gemeinschaftlich kontrollierte Verwaltung digitalen indigenen Kulturerbes. Das Plateau Peoples’ Web Portal verbindet acht indigene Nationen des nordwestlichen Plateaus der USA mit der Washington State University und mehreren Museen und Archiven. Stammesvertreter wählen und beschreiben die Inhalte; die Universität übernimmt wesentliche technische Betriebsaufgaben.

Mukurtu ermöglicht kulturelle Protokolle, also gemeinschaftlich festgelegte Regeln für Zugang und Nutzung, Traditional Knowledge Labels als Kennzeichnungen für überliefertes gemeinschaftliches Wissen sowie mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt. Dadurch kann neben einer institutionellen Museumsbeschreibung eine Beschreibung der Herkunftsgemeinschaft stehen. Zugänge können von vollständig öffentlich bis streng beschränkt reichen. Mukurtu weist ausdrücklich darauf hin, dass die Plattform vor allem dem Zugang und der gemeinschaftlichen Verwaltung dient und ein gesondertes Konzept für Digitalisierung, Langzeiterhaltung, Personal und Finanzierung erforderlich bleibt.<ref name="vergleich_mukurtu">Mukurtu CMS / Washington State University o. J.: About. URL: https://mukurtu.org/about/; Plateau Peoples’ Web Portal. URL: https://mukurtu.org/project/plateau-peoples-web-portal-showcase/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Rechte und kulturelle Sensibilität müssen als Bestandteil des Datenmodells behandelt werden und dürfen nicht erst unmittelbar vor einer Veröffentlichung geprüft werden.
* Sinnvoll sind abgestufte Kategorien wie
** „nur Metadaten öffentlich“,
** „öffentliches Nutzungsdigitalisat“,
** „Zugang nach Rücksprache“,
** „beschränkter Gemeinschafts- oder Forschungszugang“,
** „zeitlich gesperrt“ und
** „nicht zugänglich“.
* Mehrere Beschreibungen zu demselben Objekt ermöglichen es außerdem, institutionelle Überlieferung und Selbstbeschreibung nebeneinander nachvollziehbar zu dokumentieren.

=== 2.5.7 Indigitization – zentrale Unterstützung für dezentrale Digitalisierung ===

Indigitization unterstützt First Nations und weitere indigene Gemeinschaften in British Columbia in Kanada. Das Programm wird gemeinsam von indigenen Organisationen, Bibliotheken, Archiven und Hochschulen getragen. Es stellt einen Werkzeugkasten, Schulungen, Musterunterlagen, technische Beratung und Förderhilfen bereit.

Von 2013 bis 2019 wurden drei Pilotprojekte und 45 weitere Projekte gefördert. Dabei wurden mehr als 11.000 Audiokassetten digitalisiert. Die Digitalisierung erfolgte in den Gemeinschaften; eine allgemeine Veröffentlichung war nicht zwingend. Das frühere Förderprogramm für Audiokassetten befindet sich inzwischen allerdings in einer Pause.<ref name="vergleich_indigitization">Indigitization o. J.: About Us. URL: https://www.indigitization.ca/about-2/; Indigitization Toolkit. URL: https://www.indigitization.ca/toolkit/; Audio Cassette Digitization Grant. URL: https://www.indigitization.ca/funding/audio-cassette-grant/, jeweils abgerufen am 20.07.2026.</ref>

'''Erfolgsfaktoren und Learnings:'''
* Zentral bereitgestellte Kompetenz lässt sich mit dezentraler Verantwortung verbinden.
* Ein Digitalisierungszentrum oder ein Verbund gemeinsamer Dienste kann Schulungen, Leih- und Mobiltechnik, Qualitätsprüfung, Rahmenverträge, Musterunterlagen, Beratung und Kleinprojektförderung anbieten.
* Originale, lokales Wissen und kulturelle Beziehungen können grundsätzlich bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
* Damit nach Abschluss einzelner Digitalisierungsprojekte keine ungesicherten Dateien zurückbleiben, sollte jedoch von Beginn an ein gemeinsames oder verbindlich angebundenes Repositorium beziehungsweise digitales Archiv vorgesehen werden.

=== 2.5.8 Zusammenfassungen der Beispiele anderer Kulturen im Anhang ===

Tabellarische Übersichten und Zusammenfassungen aller untersuchten Beispiele anderer Kulturen und Regionen befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E. Vergleichsmatrix|in Abschnitt E. Vergleichsmatrix]] unter
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.1 Funktionen, Architektur und Standards|E.1 Funktionen, Architektur und Standards]] und
* [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit|E.2 Governance, Finanzierung, Erfolg und Übertragbarkeit]].

Eine Zusammenfassung der übergreifenden Erfolgsfaktoren aus den Beispielen befindet sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#F. Übergreifende Erfolgsfaktoren|in Abschnitt F. Übergreifende Erfolgsfaktoren]].

=== 2.5.9 Was sich aus den Beispielen ableiten lässt ===

Aus den untersuchten Beispielen lässt sich kein einzelnes Projekt und kein bestimmtes Softwaresystem ableiten, das unverändert übernommen werden könnte. Wiederkehrend zeigen sich jedoch '''vier notwendige Funktionen, drei übergreifende Erfolgsbedingungen und zwei grundlegende Umsetzungsprinzipien'''. Sie bilden einen kompakten Orientierungsrahmen für die Digitalisierung von Kulturerbe.

==== Vier Kernfunktionen – was muss dauerhaft geleistet werden? ====

Damit die Digitalisierung nicht bei einzelnen Digitalisaten oder einem Präsentationsportal stehen bleibt, müssen vier Kernfunktionen verlässlich abgedeckt und miteinander verbunden werden:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Kernfunktion
! Kernfrage
|-
| '''1. Register für Kulturdaten'''
| '''Was ist vorhanden und was sollte prioritär bearbeitet werden?''' – Kulturgüter und Bestände nachweisen, beschreiben, verknüpfen und ihren Digitalisierungs- und Rechtezustand erfassen.
|-
| '''2. Digitalisierungszentrum / Digitalisierungsdienste'''
| '''Wie wird qualitätsgesichert digitalisiert?''' – Kulturgutträger beraten, Digitalisierung vorbereiten oder durchführen, Qualität sichern und die Übergabe vorbereiten.
|-
| '''3. Repositorium / digitales Langzeitarchiv'''
| '''Wie bleibt das digitale Kulturerbe dauerhaft erhalten?''' – Masterdateien und Metadaten sicher übernehmen, erhalten, sichern und bei technischen Veränderungen migrieren.
|-
| '''4. Präsentations- und Nutzungssysteme'''
| '''Wie wird das Kulturerbe gefunden, verstanden und genutzt?''' – freigegebene Inhalte mehrsprachig vermitteln und für Bildung, Forschung und kulturelle Nachnutzung bereitstellen.
|}

Die vier Funktionen bedeuten nicht zwingend vier Einrichtungen oder vier technische Systeme. Entscheidend ist, dass alle Funktionen abgedeckt, ihre Zuständigkeiten geklärt und ihre Übergaben zuverlässig organisiert sind.

==== Drei Erfolgsbedingungen – was gilt für alle Kernfunktionen? ====

# '''Gemeinsam entscheiden und Rechte abgestuft regeln:'''
#* Angehörige der betreffenden Gemeinschaft und die Kulturgutträger sollten nachvollziehbare Entscheidungsrechte bei Auswahl, Beschreibung, Priorisierung und Veröffentlichung besitzen.
#* Zugänge sollten abgestuft sein, beispielsweise auch "ausschließlich Metadaten", "Zugang nach Rücksprache" oder "beschränkte Gemeinschafts- und Forschungszugänge" ermöglichen.
#* Rechtliche Zulässigkeit und kulturelle Angemessenheit sind dabei getrennt zu betrachten.
#* Selbstbezeichnungen und eigene kulturelle Perspektiven sollten historische Fremdbeschreibungen ergänzen können.<br><br>
# '''Gemeinsame Standards, Mehrsprachigkeit und technische Anschlussfähigkeit sichern:'''
#* Ein bewusst schlanker gemeinsamer Metadatenkern, Qualitätsstandards und geregelte Datenübergaben ermöglichen die Zusammenarbeit unterschiedlicher Einrichtungen. Zusätzlich können fach- oder institutionsspezifische Metadatensätze genutzt werden.
#* Sprachen und Sprachvarianten müssen als eigenständige Datenwerte berücksichtigt werden, bspw. bei Metadaten, Beschreibungen usw.
#* Kleine Träger benötigen einfache zentrale Erfassungsmöglichkeiten, z. B. per Weboberfläche, größere Institutionen Schnittstellen oder Datenexporte aus ihren vorhandenen Systemen.<br><br>
# '''Dauerhafte Verantwortung und Finanzierung sichern:'''
#* Bereits beim Aufbau muss feststehen, wer Register, Digitalisierungsdienste, Repositorium und Präsentationssystem nach einer Projektförderung dauerhaft betreibt.
#* Neben einmaligen Projektmitteln müssen deshalb auch Personal, Beratung, Datenpflege, Speicher, Softwarepflege, Sicherung und spätere technische Erneuerungen dauerhaft finanziert werden.

==== Zwei Umsetzungsprinzipien – wie sollte vorgegangen werden? ====

# '''Priorisieren, die vollständige Kette pilotieren, dann skalieren:'''
#* Nicht alles muss gleichzeitig digitalisiert werden. Besonders gefährdete oder kulturell bedeutsame Bestände sollten priorisiert werden.
#* Pilotprojekte sollten möglichst den gesamten Weg von der Erfassung und Rechteklärung über die Digitalisierung bis zur Archivierung und Nutzung durchlaufen. Dabei werden Standards, Zuständigkeiten, Kosten und tatsächliche Nutzung erprobt.
#* Erst auf dieser Grundlage sollte in größerem Umfang skaliert werden.<br><br>
# '''Zentral ermöglichen, dezentral verantworten:'''
#* Zentrale Stellen können Infrastruktur, Beratung, Schulung, Digitalisierungstechnik, Qualitätskontrolle, Rechtehilfe und Langzeiterhaltung bereitstellen.
#* Originale, lokales Wissen, kulturelle Beziehungen und wesentliche inhaltliche Entscheidungen können gleichzeitig bei den jeweiligen Kulturgutträgern verbleiben.
#* Zentralisierung von Diensten und dezentrale kulturelle Verantwortung sind damit keine Gegensätze, sondern können sich gegenseitig ergänzen.

'''Für die Reihenfolge ergibt sich daraus:'''
# Zuerst Entscheidungsrechte, Standards, Betreiber und Finanzierung ausreichend klären;
# anschließend mit ausgewählten Beständen die vollständige Prozesskette erproben und die Unterstützungsstrukturen aufbauen;
# auf dieser Grundlage Digitalisierung, Präsentation und Nachnutzung schrittweise verbreitern.

Präsentation und Nutzung sind dabei nicht von geringerer Bedeutung und sollten bereits Bestandteil der Pilotprojekte sein. '''Später erfolgt nicht die Nutzung selbst, sondern deren breiter Ausbau.'''

Weiterführende '''Hinweise und Empfehlungen zu einem möglichen Vorgehen sowie zeitlichen und inhaltlichen Prioritäten''' befinden sich im Anhang [[12.3.A1 Vergleichende Recherche – Digitalisierung des Kulturerbes anderer Kulturen und Regionen#G.2 Was zentral, dezentral und gemeinsam organisiert werden sollte|im Abschnitt "Priorisierte Schlussfolgerung" von G2 bis G9]].

Ein ausführliches '''Prüfraster zur Bewertung des jeweiligen Entwicklungsstandes''' befindet sich [[12.3.A2 Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes beim Aufbau der Digitalisierung des Kulturerbes|im Anhang 2 "Prüfraster zur Bewertung des Entwicklungsstandes"]].

= 3. Ist-Analyse der Digitalisierung des sorbischen Kulturerbes =

Der [[#2 Ist-Analyse „Digitalisierung von Kulturerbe“|vorangegangene Abschnitt 2]] hat beschrieben, was zur Digitalisierung von Kulturerbe gehört, welche Aufgaben dabei dauerhaft erfüllt werden müssen und wie andere Gemeinschaften und Regionen diese Aufgaben lösen. Dieser Abschnitt richtet den Blick auf die sorbische Situation. Er geht der Frage nach, wie gut die sorbische Kulturerbelandschaft heute organisatorisch, technisch und personell aufgestellt ist, um ihr materielles, immaterielles und digitales Kulturerbe institutionsübergreifend zu erfassen, zu digitalisieren, dauerhaft zu erhalten und zugänglich zu machen – und wo vorrangiger Handlungsbedarf besteht.

Die Analyse gliedert sich in fünf Teile:
* '''Akteure und Rollen''' – wer sorbisches Kulturerbe bewahrt und welche Aufgaben die Akteure bei seiner Digitalisierung übernehmen, vom Sammeln bis zur Finanzierung und Koordination.
* '''Bestände und Digitalisierungsbedarf''' – welche Kulturgüter es gibt, wie weit sie erfasst und digitalisiert sind und welche vorrangig gesichert werden müssen.
* '''Vorhaben und Systeme''' – welche Projekte und Angebote die [[#2.3.2 Vier Kernfunktionen|vier Kernfunktionen]] Erfassen, Digitalisieren, langfristig Erhalten und Zugänglichmachen bereits abdecken.
* '''Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb''' – wie Steuerung und Zusammenarbeit (Governance) organisiert sind: Zuständigkeiten, Standards, Rechte und Finanzierung.
* '''Gesamtbewertung''' – was bereits funktioniert, wo die entscheidenden Lücken liegen und welche zuerst geschlossen werden sollten, als Grundlage für die anschließenden Maßnahmen.

== 3.1 Akteure, Bestände und Bedarfe ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Wer trägt oder nutzt sorbisches Kulturerbe, welche Bestände gibt es und welche haben hohen Handlungsbedarf und welche Unterstützung wird benötigt?</div>

In einem ersten Schritt wird erhoben,
* wer sorbisches Kulturerbe bewahrt, bearbeitet, digitalisiert, erschließt, finanziert oder nutzt und
* welche konkreten Bedarfe bei diesen Akteuren bestehen.
Dieser Abschnitt ist vor allem eine strukturierte Ist-Aufnahme. Zur Analyse wird er dort, wo Bedarfe zusammengeführt, Dringlichkeiten bewertet und erkennbare Versorgungslücken beschrieben werden.

=== 3.1.1 Akteure, Rollen und betreute Bestände ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">'''Leitfrage:''' Welche Akteure sind beteiligt, welche Bestände oder kulturellen Praktiken betreuen sie und welche Aufgaben übernehmen sie bereits?</div>

Relevante Kulturgutträger - <mark>Kurzdefinition, oder oben</mark> - können neben Institutionen auch kleinere Vereine, Heimatstuben, kirchliche Einrichtungen, Gemeinden, ehrenamtlich Tätige und private Sammler sein. Neben dem Einrichtungstyp sollte deshalb insbesondere betrachtet werden, welche Rolle ein Akteur innerhalb der Digitalisierung des Kulturerbes tatsächlich übernimmt.

Insbesondere erfassen/prüfen:
* Wer sind relevante sorbische und nicht-sorbische Institutionen, Einrichtungen, Vereine, Gemeinden, kirchliche Träger, Initiativen und private Kulturgutträger?
* nach Einrichtungstyp und Trägerschaft klassifizieren
* zusätzlich nach Rollen innerhalb der Digitalisierung unterscheiden, beispielsweise:
** Kulturgut bewahren und verwalten,
** Kulturgut fachlich beschreiben und kontextualisieren,
** Kulturgüter digitalisieren,
** Daten und Digitalisate dauerhaft erhalten,
** Inhalte präsentieren und vermitteln,
** technische Infrastruktur betreiben,
** beraten und unterstützen,
** finanzieren, koordinieren oder strategisch steuern
* betreute Kulturgut- und Bestandsarten erfassen
* materielles, immaterielles und bereits digitales Kulturerbe berücksichtigen
* Ober- und Niedersorbisch sowie regionale beziehungsweise institutionelle Unterschiede berücksichtigen
* vorhandene Zuständigkeiten, Kompetenzen und Überschneidungen zwischen Akteuren sichtbar machen
* ermitteln, welche kleineren oder privaten Sammlungen bislang kaum oder nicht systematisch erfasst sind

Mögliches Ergebnis: kompakte Übersicht über Akteure oder Matrix aus Akteur, Trägerschaft, Rolle, betreuten Beständen und vorhandenen Digitalisierungsaktivitäten.

=== 3.1.2 Bedarfe und Dringlichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Unterstützung benötigen die Kulturgutträger und welche Bedarfe sollten (+aus welchen Gründen) vorrangig bearbeitet werden?</div>

Die bei Kulturgutträgern bestehenden Bedarfe sollten zunächst möglichst vollständig erhoben und anschließend zusammengeführt und eingeordnet werden. Dabei ist zwischen "von Akteuren ausdrücklich genannten Bedarfen" und "aus der Analyse zusätzlich abgeleiteten Bedarfen" zu unterscheiden.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Bedarfserhebungen, Gesprächsprotokolle und bisherige Tabellen zusammenführen
* Bedarfe möglichst den vier Kernfunktionen zuordnen:
** Nachweisen, beschreiben und verknüpfen,
** Digitalisieren und Qualität sichern,
** langfristig erhalten,
** zugänglich machen und Nutzung ermöglichen;
* zusätzlich übergreifende Bedarfe erfassen, beispielsweise:
** Personal und Fachkompetenz,
** Beratung und Schulung,
** Finanzierung,
** Rechteklärung und Datenschutz,
** Metadaten und gemeinsame Standards,
** technische Infrastruktur;
* Dringlichkeit anhand nachvollziehbarer Kriterien beurteilen, beispielsweise:
** drohender Verlust oder Materialverfall,
** fehlende personelle Nachfolge,
** gefährdete oder unbekannte Bestände,
** blockierende Abhängigkeit für weitere Digitalisierungsschritte,
** kulturelle oder sprachliche Bedeutung,
** erwartete Nutzung für Bildung, Forschung oder Öffentlichkeit
* unterscheiden zwischen Einzelfallbedarf und strukturellem Bedarf mehrerer Kulturgutträger
* soweit möglich erfassen, welche Bedarfe bereits durch bestehende Angebote abgedeckt werden und welche bislang offenbleiben.

Mögliches Ergebnis: priorisierte beziehungsweise nach Dringlichkeit geordnete Bedarfsübersicht mit Zuordnung zu Akteursgruppen und Kernfunktionen.

== 3.2 Ist-Stand der vier Kernfunktionen ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kernfunktionen werden durch bestehende Angebote / Dienste und Projekte bereits erfüllt – für welche Bestände, Akteure und Nutzungszwecke?</div>

Den Schwerpunkt der Ist-Analyse bildet die Frage, '''in welchem Umfang''' die vier zuvor bestimmten Kernfunktionen der Kulturerbe-Digitalisierung im sorbischen Kontext bereits erfüllt werden. Dabei reicht es nicht aus festzustellen, dass ein Projekt, eine Institution oder ein technisches System existiert. Zu prüfen ist vielmehr, welche Leistung tatsächlich verfügbar ist, welche Kulturgutträger und Bestände sie erreicht und welche Lücken verbleiben.

Für jede Kernfunktion sollte möglichst nach einer einheitlichen Logik untersucht werden:
* vorhandene Angebote, Systeme und Projekte
* verantwortliche Betreiber beziehungsweise Akteure
* Entwicklungs- und Betriebsstand
* erreichte Kulturgutträger, Bestände und Kulturgutarten
* abgedeckte Bedarfe
* technische und organisatorische Anschlussmöglichkeiten
* erkennbare Lücken, Risiken und offene Fragen.

=== 3.2.1 Nachweisen, beschreiben und verknüpfen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wie vollständig und nutzbar werden sorbische Kulturgüter und Bestände heute nachgewiesen, beschrieben und miteinander verknüpft?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* Stand und tatsächlicher Funktionsumfang des Sorbischen/Wendischen Kulturregisters
* vorhandene institutionelle Kataloge, Inventare, Datenbanken und lokale Verzeichnisse
* welche Kulturgutarten, Einrichtungen und Regionen bereits erfasst sind
* welche Bestände bislang nur lokal, analog oder überhaupt nicht systematisch nachgewiesen werden
* verwendete Metadaten, Identifikatoren und Normdaten
* Möglichkeiten zur Übernahme beziehungsweise Verknüpfung bestehender Daten
* Anschlussmöglichkeiten:
** direkte Erfassung kleinerer Träger,
** Datenimport beziehungsweise Schnittstellen größerer Einrichtungen
* Mehrsprachigkeit und Umgang mit ober- und niedersorbischen Bezeichnungen
* Verhältnis zwischen institutionellen Beschreibungen, historischen Fremdbezeichnungen und sorbischen beziehungsweise lokalen Selbstbezeichnungen
* vorhandene Funktionen für Digitalisierungsstatus, Rechteinformationen und Priorisierung

=== 3.2.2 Digitalisieren und Qualität sichern ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Kulturgüter können heute in welcher Qualität und Kapazität digitalisiert werden, und welche Kulturgutträger können diese Leistungen tatsächlich nutzen?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* aktueller Stand des Digitalisierungszentrums und weiterer Digitalisierungsangebote
* verfügbare technische Verfahren für unterschiedliche Kulturgutarten, beispielsweise:
** Schriftgut,
** Fotografien,
** Bücher und Zeitschriften,
** Tonaufnahmen,
** Film und Video,
** dreidimensionale Objekte
* stationäre, mobile und extern vergebene Digitalisierung
* vorhandene Kapazitäten und erkennbare Engpässe
* Zugangsmöglichkeiten für kleine und ehrenamtlich arbeitende Kulturgutträger
* Beratung vor der Digitalisierung
* Anforderungen an Vorbereitung, Metadaten und Rechteklärung
* vorhandene Qualitätsstandards und Qualitätskontrolle
* Unterstützung bei Ausschreibung beziehungsweise Beauftragung externer Dienstleister
* bisherige Digitalisierungsprojekte und deren Ergebnisse
* besonders gefährdete Bestände, für die kurzfristig Digitalisierungskapazität benötigt wird

=== 3.2.3 Langfristig erhalten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Für welche digitalen Bestände ist die langfristige Erhaltung organisatorisch und technisch tatsächlich abgesichert? </div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:
* vorhandene Repositorien, digitale Archive und Speicherlösungen
* welche Einrichtungen bereits Digitalisate dauerhaft übernehmen können
* welche Digitalisate derzeit lediglich lokal oder projektbezogen gespeichert werden
* Unterschied zwischen:
** Ablage beziehungsweise Speicherung,
** Datensicherung,
** institutionellem Repositorium,
** digitaler Langzeiterhaltung;
* Verantwortlichkeiten für Übernahme, Erhaltung und spätere Datenmigration
* verwendete Master- und Nutzungsdateien
* Sicherungskopien, Prüfsummen und Wiederherstellungsverfahren
* verwendete beziehungsweise vorgesehene Erhaltungsmetadaten
* Möglichkeiten für kleinere Kulturgutträger, ihre Digitalisate an ein geeignetes Repositorium zu übergeben
* vorhandene Schnittstellen zwischen Digitalisierung und Repositorium
* organisatorische und finanzielle Absicherung des langfristigen Betriebs
* Digitalisate beziehungsweise Projekte identifizieren, deren dauerhafte Erhaltung derzeit ungeklärt ist

=== 3.2.4 Zugänglich machen und Nutzung ermöglichen ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche digitalisierten Inhalte sind für welche Zielgruppen auffindbar, verständlich und im rechtlich beziehungsweise kulturell zulässigen Umfang nutzbar?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene Präsentations- und Nutzungssysteme, Portale und Online-Ausstellungen
* Funktion und Entwicklungsstand von Sorabicon sowie weiteren relevanten Angeboten
* welche Kulturgüter und Bestände bereits öffentlich zugänglich sind
* welche Zielgruppen angesprochen werden:
** Öffentlichkeit,
** Bildung,
** Forschung,
** sorbische Gemeinschaft,
** Tourismus und Kulturvermittlung;
* Ober- und Niedersorbisch sowie weitere benötigte Sprachen in Oberfläche, Metadaten und Inhalten
* Qualität der Kontextualisierung und Vermittlung
* Möglichkeiten für:
** Download,
** Zitation,
** Datenexport,
** Programmierschnittstellen,
** wissenschaftliche und kreative Nachnutzung
* Rechte- und Lizenzinformationen
* abgestufte Zugangsmöglichkeiten für sensible beziehungsweise eingeschränkt zugängliche Inhalte
* Barrierefreiheit beziehungsweise Barrierearmut
* Aktualisierung und Pflege präsentierter Inhalte
* soweit verfügbar tatsächliche Nutzung, Reichweite und Nachnutzung erfassen

=== 3.2.5 Zusammenspiel der Kernfunktionen in bestehenden Projekten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Bei welchen bestehenden Vorhaben funktioniert der Weg vom Kulturgut über Erfassung und Digitalisierung bis zur langfristigen Erhaltung und Nutzung bereits durchgängig – und an welchen Übergängen bestehen Lücken?</div>

Neben dem Stand der einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, '''ob diese auch tatsächlich zu einer durchgängigen Prozesskette verbunden sind'''. Ein vorhandenes Register, ein Digitalisierungszentrum, ein Repositorium und ein Präsentationsportal ergeben noch nicht automatisch einen funktionierenden Gesamtprozess.

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* geeignete bestehende Projekte beziehungsweise Pilotvorhaben auswählen
* für diese Projekte die vollständige Prozesskette nachvollziehen:
** Erfassen,
** Registrieren,
** Bewerten und priorisieren,
** Digitalisieren,
** Archivieren beziehungsweise langfristig erhalten,
** Präsentieren und nachnutzen;
* untersuchen, welche Systeme und Akteure an den Übergaben beteiligt sind
* prüfen, ob Metadaten gemeinsam mit den Dateien weitergegeben werden
* prüfen, ob Rechte- und Zugangsangaben entlang der Prozesskette erhalten bleiben
* vorhandene manuelle Medienbrüche beziehungsweise Mehrfacherfassungen identifizieren
* unklare Zuständigkeiten und Übergabepunkte sichtbar machen
* positive Beispiele für bereits funktionierende Prozessketten dokumentieren
* aus Pilotprojekten bekannte Aufwände, Engpässe und Lernerfahrungen aufnehmen

== 3.3 Gemeinsame Regeln, Zusammenarbeit und dauerhafter Betrieb ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Sind die übergreifenden Voraussetzungen vorhanden, damit die einzelnen Angebote gemeinsam, verlässlich und dauerhaft funktionieren?</div>

Neben den einzelnen Kernfunktionen ist zu prüfen, ob '''gemeinsame organisatorische und fachliche Voraussetzungen''' vorhanden sind, damit die verschiedenen Angebote zusammenarbeiten und dauerhaft betrieben werden können.

Dieser Abschnitt soll keine allgemeine oder abstrakte Governance-Analyse darstellen. Untersucht werden nur solche übergreifenden Fragen, die konkrete Auswirkungen auf die Digitalisierung des Kulturerbes und die spätere Ableitung von Maßnahmen haben.

=== 3.3.1 Zuständigkeiten, Beteiligung und Freigaben ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Wer entscheidet verbindlich über Auswahl, Priorisierung, Beschreibung, Digitalisierung, Veröffentlichung und Zugang, und wie sind die Kulturgutträger dabei beteiligt?</div>

''Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:''

* formelle und informelle Zuständigkeiten der beteiligten Institutionen
* Entscheidungsrechte bei Auswahl und Priorisierung von Beständen
* Verantwortlichkeiten für Rechteklärung und Veröffentlichung
* Beteiligung der jeweiligen Kulturgutträger
* Beteiligung sorbischer Fachleute und Angehöriger der Gemeinschaft bei kulturell sensiblen Inhalten
* vorhandene Freigabe- und Sperrverfahren
* Umgang mit nachträglichen Korrekturen oder Einschränkungen
* erkennbare Überschneidungen beziehungsweise ungeklärte Zuständigkeiten
* vorhandene Gremien oder Koordinierungsstrukturen
* prüfen, an welchen Stellen verbindliche Zuständigkeiten fehlen

=== 3.3.2 Gemeinsame Standards und Anschlussmöglichkeiten ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche gemeinsamen Regeln ermöglichen es unterschiedlichen Kulturgutträgern, Daten und Digitalisate in eine gemeinsame Infrastruktur einzubringen und zwischen den Kernfunktionen weiterzugeben?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* vorhandene gemeinsame Metadatenstandards beziehungsweise Pflichtfelder
* verwendete Fachstandards einzelner Einrichtungen
* gemeinsame Regeln für Ober- und Niedersorbisch
* Dateiformate und Qualitätsanforderungen für unterschiedliche Kulturgutarten
* Identifikatoren und Normdaten
* Rechte- und Lizenzinformationen
* technische Schnittstellen und Datenexporte
* Übernahme vorhandener institutioneller Metadaten
* einfache Erfassungswege für kleinere Kulturgutträger
* Schnittstellen für Einrichtungen mit bestehenden Fachsystemen
* Möglichkeiten zur Weitergabe von Daten zwischen Register, Digitalisierung, Repositorium und Präsentation
* prüfen, wo fehlende Standards oder inkompatible Systeme den Austausch derzeit behindern

=== 3.3.3 Personal, Finanzierung und Betreiberverantwortung ===

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche zentralen Leistungen sind dauerhaft personell, organisatorisch und finanziell abgesichert, und welche hängen noch von befristeten Projekten oder einzelnen Personen ab?</div>

Für die weitere Erhebung und Analyse insbesondere zu prüfen:

* Betreiber beziehungsweise verantwortliche Stellen für die vier Kernfunktionen
* dauerhafte Stellen gegenüber befristeten Projektstellen
* vorhandene beziehungsweise geplante Finanzierungsmodelle
* laufende Betriebs- und Pflegekosten
* personelle Kapazitäten und erkennbare Schlüsselpersonenrisiken
* Unterstützung kleiner und ehrenamtlich geführter Einrichtungen
* Finanzierung von
** Beratung,
** Digitalisierung,
** Speicher und Langzeiterhaltung,
** Datenpflege,
** Rechteklärung,
** technischer Wartung und Weiterentwicklung;
* Übergang von geförderten Projekten in einen dauerhaften Regelbetrieb
* vorhandene Betriebs-, Kooperations- und Übergabevereinbarungen
* erkennbare Risiken bei Auslaufen einzelner Förderungen

== 3.4 Gesamtbewertung und vorrangiger Handlungsbedarf ==

<div style="background-color:#eef5fb;border-left:4px solid #5b9bd5;padding:0.7em 1em;margin:1em 0;">
'''Leitfrage:''' Welche Bedarfe sind bereits ausreichend abgedeckt, wo liegen die entscheidenden Lücken und welche davon sollten vorrangig bearbeitet werden? </div>

Die Ergebnisse der vorangegangenen Abschnitte werden abschließend zusammengeführt. Ziel ist noch nicht die vollständige Formulierung konkreter Maßnahmen, sondern zunächst eine begründete Bewertung des Ist-Standes und der wichtigsten Lücken.

Dabei sollte insbesondere unterschieden werden zwischen:

* unmittelbar gefährdeten Kulturgütern beziehungsweise Beständen,
* strukturellen Lücken, die weitere Digitalisierungsschritte blockieren,
* fehlenden oder nur teilweise verfügbaren Kernfunktionen,
* nicht dauerhaft abgesicherten Angeboten,
* Verbesserungsmöglichkeiten bei bereits grundsätzlich funktionierenden Strukturen.

Für die abschließende Bewertung insbesondere zu prüfen:

* Ergebnisse aus Akteurs-, Bestands- und Bedarfserhebung zusammenführen
* für jede der vier Kernfunktionen die wichtigsten Stärken und Lücken benennen
* übergreifende strukturelle Probleme aus Zuständigkeiten, Standards, Betrieb und Finanzierung ergänzen
* unterscheiden zwischen:
** fehlender Leistung,
** unzureichender Kapazität,
** fehlender Bekanntheit beziehungsweise Zugänglichkeit,
** fehlender Verbindung bestehender Angebote,
** ungeklärter Zuständigkeit,
** fehlender dauerhafter Absicherung;
* Dringlichkeit begründen, insbesondere anhand von:
** Verlustgefahr,
** blockierenden Abhängigkeiten,
** Anzahl beziehungsweise Bedeutung betroffener Kulturgutträger,
** kultureller und sprachlicher Bedeutung,
** Aufwand und Realisierbarkeit;
* offene Informationslücken ausdrücklich kennzeichnen
* aus den ermittelten Lücken anschließend Handlungsbedarfe ableiten
* konkrete Lösungsmaßnahmen erst im folgenden Maßnahmen- beziehungsweise Soll-Abschnitt festlegen

Mögliche zusammenfassende Bewertungsmatrix:

{| class="wikitable" style="width:100%;"
! Bereich
! Belegter Ist-Stand
! Abgedeckte Bedarfe
! Lücke / Risiko
! Dringlichkeit
! Daraus abgeleiteter Handlungsbedarf
|-
| ''Beispiel: Nachweisen und Registrieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Digitalisieren''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Langfristig erhalten''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: Zugänglich machen und nutzen''
|
|
|
|
|
|-
| ''Beispiel: gemeinsame Standards / Zusammenarbeit''
|
|
|
|
|
|}

= Referenzen =
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T13:43:24Z

Měrko Šenk: /* 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}
{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:12%;" | Sub-Thema
! style="width:5%;" | Nr.
! style="width:20%;" | Maßnahme
! style="width:9%;text-align:center;" | Attraktivität
! style="width:12%;" | Status
! style="width:42%;" | Offene Schritte
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen
* Sprachdaten und Modelle prüfen, Lücken und Rechte klären
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen (vorrangig Diktieren) und Qualitätskriterien festlegen
* Vorhandene Daten prüfen, weitere Sammlung gezielt ausrichten
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Textkorpora dort erweitern, wo Übersetzungen Schwächen zeigen
* Schnittstellen dokumentieren, Vorlesefunktion anbinden
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Fehlende Textarten und Fachbegriffe in den Korpora ergänzen
* Obersorbische Lösungen übertragen und für Niedersorbisch eigens prüfen
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Matej und bamborak nach Qualität, Rechten und Einbindung bewerten
* Vorrangige Anwendungen festlegen (Barrierefreiheit, Übersetzung, Lernen)
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_6|1.1_6]]
| [[#M1.1_6|Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand von Juro erheben
* Aussprache und Verständlichkeit mit Sprechenden prüfen
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 2 · N 2</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Einen begrenzten Anwendungsfall mit konkreten Anweisungen festlegen
* AGATA, serbski.chat und vorhandene Demonstratoren auf Eignung prüfen
* Erst mit Texteingabe erproben, dann mit Spracherkennung und -ausgabe verbinden
|}

<small>
'''Attraktivität''' = Nutzen (N) minus Aufwand (A): positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. <br>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Machbarkeitsstudie und erste Entwicklungsprojekte sind abgeschlossen
* weitere Sprachdatensammlung und Modellentwicklung laufen
* Einbindung in priorisierte Anwendungen (insbesondere Diktierfunktion) sowie produktiver Betrieb stehen aus

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 in Bearbeitung
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T13:38:31Z

Měrko Šenk:

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}
{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:12%;" | Sub-Thema
! style="width:5%;" | Nr.
! style="width:20%;" | Maßnahme
! style="width:9%;text-align:center;" | Attraktivität
! style="width:12%;" | Status
! style="width:42%;" | Offene Schritte
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen
* Sprachdaten und Modelle prüfen, Lücken und Rechte klären
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen (vorrangig Diktieren) und Qualitätskriterien festlegen
* Vorhandene Daten prüfen, weitere Sammlung gezielt ausrichten
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Textkorpora dort erweitern, wo Übersetzungen Schwächen zeigen
* Schnittstellen dokumentieren, Vorlesefunktion anbinden
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Fehlende Textarten und Fachbegriffe in den Korpora ergänzen
* Obersorbische Lösungen übertragen und für Niedersorbisch eigens prüfen
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Matej und bamborak nach Qualität, Rechten und Einbindung bewerten
* Vorrangige Anwendungen festlegen (Barrierefreiheit, Übersetzung, Lernen)
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_6|1.1_6]]
| [[#M1.1_6|Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand von Juro erheben
* Aussprache und Verständlichkeit mit Sprechenden prüfen
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 2 · N 2</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Einen begrenzten Anwendungsfall mit konkreten Anweisungen festlegen
* AGATA, serbski.chat und vorhandene Demonstratoren auf Eignung prüfen
* Erst mit Texteingabe erproben, dann mit Spracherkennung und -ausgabe verbinden
|}

<small>
'''Attraktivität''' = Nutzen (N) minus Aufwand (A): positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. <br>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 in Bearbeitung
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T13:37:50Z

Měrko Šenk: /* 1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}
{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:12%;" | Sub-Thema
! style="width:5%;" | Nr.
! style="width:20%;" | Maßnahme
! style="width:9%;text-align:center;" | Attraktivität
! style="width:12%;" | Status
! style="width:42%;" | Offene Schritte
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen
* Sprachdaten und Modelle prüfen, Lücken und Rechte klären
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen (vorrangig Diktieren) und Qualitätskriterien festlegen
* Vorhandene Daten prüfen, weitere Sammlung gezielt ausrichten
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Textkorpora dort erweitern, wo Übersetzungen Schwächen zeigen
* Schnittstellen dokumentieren, Vorlesefunktion anbinden
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Fehlende Textarten und Fachbegriffe in den Korpora ergänzen
* Obersorbische Lösungen übertragen und für Niedersorbisch eigens prüfen
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Matej und bamborak nach Qualität, Rechten und Einbindung bewerten
* Vorrangige Anwendungen festlegen (Barrierefreiheit, Übersetzung, Lernen)
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_6|1.1_6]]
| [[#M1.1_6|Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand von Juro erheben
* Aussprache und Verständlichkeit mit Sprechenden prüfen
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 2 · N 2</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Einen begrenzten Anwendungsfall mit konkreten Anweisungen festlegen
* AGATA, serbski.chat und vorhandene Demonstratoren auf Eignung prüfen
* Erst mit Texteingabe erproben, dann mit Spracherkennung und -ausgabe verbinden
|}

<small>
'''Attraktivität''' = Nutzen (N) minus Aufwand (A): positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. <br>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 in Bearbeitung
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T13:36:57Z

Měrko Šenk: /* Management Summary */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}
{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:12%;" | Sub-Thema
! style="width:5%;" | Nr.
! style="width:20%;" | Maßnahme
! style="width:9%;text-align:center;" | Attraktivität
! style="width:12%;" | Status
! style="width:42%;" | Offene Schritte
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen
* Sprachdaten und Modelle prüfen, Lücken und Rechte klären
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Anwendungen (vorrangig Diktieren) und Qualitätskriterien festlegen
* Vorhandene Daten prüfen, weitere Sammlung gezielt ausrichten
* Sprachdienst entwickeln, erproben und in den Betrieb überführen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Textkorpora dort erweitern, wo Übersetzungen Schwächen zeigen
* Schnittstellen dokumentieren, Vorlesefunktion anbinden
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 4 · N 4</small>
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Fehlende Textarten und Fachbegriffe in den Korpora ergänzen
* Obersorbische Lösungen übertragen und für Niedersorbisch eigens prüfen
* Finanzierung, Betreuung und Qualitätsprüfung dauerhaft sichern
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Matej und bamborak nach Qualität, Rechten und Einbindung bewerten
* Vorrangige Anwendungen festlegen (Barrierefreiheit, Übersetzung, Lernen)
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_6|1.1_6]]
| [[#M1.1_6|Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)]]
| style="text-align:center;" | '''hoch''' (+1)<br><small>A 3 · N 4</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand von Juro erheben
* Aussprache und Verständlichkeit mit Sprechenden prüfen
* Einbindung in „sotra“ und eine weitere Anwendung erproben
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| style="text-align:center;" | '''mittel''' (0)<br><small>A 2 · N 2</small>
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Einen begrenzten Anwendungsfall mit konkreten Anweisungen festlegen
* AGATA, serbski.chat und vorhandene Demonstratoren auf Eignung prüfen
* Erst mit Texteingabe erproben, dann mit Spracherkennung und -ausgabe verbinden
|}

<small>
'''Attraktivität''' = Nutzen (N) minus Aufwand (A): positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. <br>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T13:10:04Z

Měrko Šenk: /* Management Summary */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"

|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:5%;" | Nr.
! style="width:20%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:50%;" | Offene Schritte
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen
* vorhandene Sprachdaten und Modelle einschließlich Datenlücken und Nutzungsrechten prüfen
* Spracherkennungsdienst entwickeln, qualitätsprüfen und in einer Anwendung pilotieren
* produktiven Betrieb und Pflege sicherstellen
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* priorisierte Anwendungen (insbesondere Diktieren) und Qualitätskriterien festlegen
* vorhandene Sprachdaten, Modelle und Datenlücken prüfen
* Spracherkennungsdienst entwickeln bzw. anpassen und in einer Anwendung erproben
* produktiven Betrieb und Pflege sicherstellen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Textkorpora gezielt erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren
* Schnittstellen für priorisierte Anwendungen nutzbar machen
* Verbindung mit obersorbischer Sprachausgabe und Eignung für Simultanübersetzung erproben
* Qualität und Betrieb langfristig sicherstellen
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* Niedersorbische Textkorpora gezielt ergänzen
* übertragbare technische Lösungen nutzen
* Schnittstellen und Verbindung mit niedersorbischer Sprachausgabe erproben
* Anforderungen an Simultanübersetzung klären und Betrieb sicherstellen
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Qualität, Nutzungsrechte und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak prüfen
* priorisierte Anwendungen festlegen
* Einbindung in Sotra und eine weitere Anwendung erproben
* notwendige Qualitätsverbesserungen, Schnittstellen und Betrieb sicherstellen
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_6|1.1_6]]
| [[#M1.1_6|Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* aktuellen Stand von Juro und geplante Integrationen erheben
* Qualitätsanforderungen und Verbesserungsbedarf festlegen
* Einbindung in Sotra und eine weitere Anwendung erproben
* Nutzungsrechte, Schnittstellen und Betrieb sicherstellen
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ❓ zu prüfen
|
* konkreten Anwendungsfall und ausführbare Anweisungen festlegen
* vorhandene Systeme (u. a. AGATA und serbski.chat) auf Eignung prüfen
* Erkennung von Nutzerabsichten mit Spracherkennung und Sprachausgabe verbinden und pilotieren
* über weitere Umsetzung und Betrieb entscheiden
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T12:50:48Z

Měrko Šenk: /* Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2026''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''Seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''für 2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T12:48:32Z

Měrko Šenk:

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten "sotra"-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues "sotra"-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von "sotra" für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen "sotra"-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von "sotra" für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und "sotra"
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von "sotra" mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''2026 geplant:''' Verbindung von "sotra" mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im "sotra"-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von "sotra" war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T12:46:04Z

Měrko Šenk: /* Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von Sotra mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''2026 geplant:''' Verbindung von Sotra mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im Sotra-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen'

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* ein Demonstrator und Chat-Bots sind pilotiert
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von Sotra war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T12:05:05Z

Měrko Šenk: /* 1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von Sotra mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''2026 geplant:''' Verbindung von Sotra mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im Sotra-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 – Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“ ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_7 – Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Gesprochene ober- und niedersorbische Anweisungen können in priorisierten Anwendungen verstanden und in gewünschte Aktionen umgesetzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Festlegung unterstützter Nutzerabsichten und Anweisungen (z. B. Informationsabfragen oder Steuerung von Funktionen)
* Auswahl und gegebenenfalls Anpassung einer geeigneten Software
* Verbindung mit sorbischer Spracherkennung und Sprachausgabe, bei Bedarf auch mit Übersetzungsdiensten
* Einbindung der anzusteuernden Anwendungen oder Geräte
* Prüfung der Zuverlässigkeit sowie Umgang mit unklaren oder fehlerhaft erkannten Anweisungen
* Absicherung von Berechtigungen, Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: moderat''' (2/4) · '''Nutzen: moderat''' (2/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| ❓ '''zu prüfen'''
* Ein Demonstrator und dialogorientierte Vorarbeiten sind dokumentiert.
* <mark>dalše dodać?</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021:''' Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus, im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** Demonstration einer begrenzten obersorbischen Sprachsteuerung, gemeinsamer Entwicklungsbaustein mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]], kein vollständiger universeller Sprachassistent.
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Demonstrator], [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje Technische Dokumentation]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2023:''' [https://serbski.chat/ serbski.chat], sorbischer Chat des WITAJ-Sprachzentrums
** WITAJ-Sprachzentrum
** Dialog-, Übersetzungs- und Vorlesefunktionen sind dokumentiert, eine öffentliche Vorstellung im Rahmen von Sotra war für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 7]
* '''Projektbeginn und Laufzeit: <mark>dodać</mark>''' – [https://agata.chat/ AGATA], sorbischer Chatbot
** Projektteam AGATA: <mark>staw dodać</mark>
** Obersorbischer Dialog mit Texteingabe sowie Sprachein- und -ausgabe ist beschrieben.
** Unterstützung des Niedersorbischen, Ausführung konkreter Anweisungen und Weiterentwicklung 2026: <mark>dodać</mark>.
** [https://digiserb.de/projekt/agata-ein-sorbischer-chatbot/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Einen begrenzten Anwendungsfall auswählen und festlegen, welche Anweisungen das System verstehen und welche Aktionen es tatsächlich ausführen soll.
# Vorhandene Demonstratoren, AGATA, serbski.chat und weitere geeignete Software auf Wiederverwendbarkeit prüfen, Dialogfähigkeit und zuverlässige Befehlsausführung getrennt bewerten.
# Die Erkennung von Nutzerabsichten zunächst mit Texteingaben erproben und anschließend mit [[#M1.1_1|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] sowie [[#M1.1_5|obersorbischer]] beziehungsweise [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] verbinden.
# Einen Anwendungsfall mit Nutzenden erproben, Fehlinterpretationen, Rückfragen und Bestätigungen vor folgenreichen Aktionen berücksichtigen.
# Über die weitere Umsetzung entscheiden und durchführende Institution, Finanzierung, Betrieb und Pflege festlegen.
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:45:59Z

Měrko Šenk: /* Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von Sotra mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_6"></span>1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_6 – Entwicklung einer niedersorbischen Sprachausgabe (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Eigenständige Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit des Niedersorbischen
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''<br>
* Eine Vorlesefunktion ist vorhanden
* Einbindung in priorisierte Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – niedersorbischer Teil „Juro“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023, Gemeinsames Projekt mit [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]]
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Juro“
** Sorbisches Institut
** Auf den niedersorbischen Institutsseiten eingebunden
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst], [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''2026 geplant:''' Verbindung von Sotra mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts
** WITAJ-Sprachzentrum, technische Umsetzungspartner: <mark>dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Aktuellen Entwicklungs- und Betriebsstand von Juro sowie vorhandene niedersorbische Vorlesefunktionen im Sotra-Umfeld erheben.
# Priorisierte Anwendungen und niedersorbische Qualitätskriterien festlegen, die Verständlichkeit und Aussprache mit sprachkundigen Nutzenden prüfen.
# Erforderliche Verbesserungen an Aussprache, Sprachdaten oder Modellen bestimmen und Nutzungsrechte klären, technische Bausteine aus [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] auf Übertragbarkeit prüfen.
# Die Einbindung in den [[#M1.1_4|niedersorbischen Übersetzungsdienst]] und eine weitere priorisierte Anwendung erproben, die Eignung für Lernmaterialien und automatische Vertonung gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:38:51Z

Měrko Šenk: /* 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''Seit 2025:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von Sotra mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:37:23Z

Měrko Šenk: /* 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Vorlesefunktionen sind vorhanden
* Einbindung in priorisierten Anwendungen ist noch in Entwicklung

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018-2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut, Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden, Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier, frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''2025/2026:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** seit 2025: Vorlesefunktionen in serbski.chat
** Die Verbindung von Sotra mit den Vorlesefunktionen des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** <mark>aktualny staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten, Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante "sotra"-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste absichern.
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:29:36Z

Měrko Šenk: /* 1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_5 – Entwicklung einer obersorbischen Sprachausgabe (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Sprachausgabe steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann Texte in priorisierten Anwendungen verständlich vorlesen.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachaufnahmen, Texte und Ausspracheinformationen
* Entwicklung oder Anpassung von Modellen zur automatischen Sprachausgabe (Text-to-Speech, TTS)
* Qualitätsprüfung hinsichtlich Aussprache, Verständlichkeit und Natürlichkeit
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Webseiten, Übersetzungsdienste und weitere priorisierte Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' – Vorlesefunktionen sind vorhanden. '''Annahme:''' Die Einbindung in die priorisierten Anwendungen ist noch nicht vollständig abgeschlossen; Bestätigung: '''prošu dodać'''.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2018–2024:''' Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache – obersorbischer Teil „Matej“
** Sorbisches Institut; Förderung durch den Freistaat Sachsen
** Erste öffentliche Version 2023; Abschlussphase des gemeinsamen Entwicklungsprojekts 2024.
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2025:''' Bereitstellung und Webeinbindung der Vorlesefunktion „Matej“
** Sorbisches Institut
** Auf den obersorbischen Institutsseiten eingebunden; Erweiterung auf weitere Webseiten möglich.
** Weitere Einbindungen, laufende Pflegeaufträge und Finanzierung: '''prošu dodać'''.
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Informationen zum Dienst] · [https://github.com/Sorbisches-Institut/Serbski-TTS Programmkomponenten]
* '''Seit 2022 laut bisherigem Konzept:''' bamborak – obersorbische Sprachausgabe
** Korla Baier; frei zugängliches Entwicklungsprojekt
** Software und Modelle sind veröffentlicht.
** Bestätigung des Projektbeginns, Weiterentwicklungsstand 2026 und dauerhafte Betriebszuständigkeit: '''prošu dodać'''.
** [https://digiserb.de/projekt/bamborak/ Projektbeschreibung] · [https://github.com/Korla-tech/bamborak Quellcode und Hinweise zu den Modellen]
* '''2025/2026:''' Vorlesefunktionen im Umfeld von serbski.chat und Sotra
** WITAJ-Sprachzentrum
** Vorlesefunktionen in serbski.chat sind für 2025 dokumentiert. Die Verbindung von Sotra mit der Vorlesefunktion des Sorbischen Instituts und bamborak ist für 2026 vorgesehen.
** Tatsächlich eingebundene obersorbische Stimme, technische Partner und Umsetzungsstand: '''prošu dodać'''.
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 7] · [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
''Vorschlag zur Abstimmung:''
# Verfügbarkeit, Qualität, Nutzungsbedingungen und Einbindungsmöglichkeiten von Matej und bamborak gemeinsam mit den Entwicklern erheben.
# Priorisierte Anwendungen und passende Qualitätskriterien festlegen, insbesondere für barrierearmes Vorlesen, Übersetzungsdienste und Lernmaterialien.
# Aussprachefehler und fehlende Sprachdaten gezielt bearbeiten; Rechte an Aufnahmen, Stimmen, Modellen und erzeugten Audiodateien klären.
# Die geplante Sotra-Einbindung prüfen und eine priorisierte Anwendung erproben. Die Eignung für die automatische Vertonung von Untertiteln oder Lernfilmen gesondert bewerten.
# Schnittstellen, Betrieb, Pflege und Finanzierung für die eingesetzten Dienste verbindlich absichern.

''Bereits vereinbarte Folgeaufträge, durchführende Institutionen und Termine: '''prošu dodać'''.''
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:27:49Z

Měrko Šenk: /* 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:26:55Z

Měrko Šenk: /* 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben, Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:23:12Z

Měrko Šenk: /* 1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_4 – Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Niedersorbisch und Deutsch <mark>steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter niedersorbischer Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen unter Nutzung geeigneter gemeinsamer Bausteine mit dem Obersorbischen
* Eigenständige sprachliche und technische Qualitätsprüfung für Niedersorbisch
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2021-2022:''' Entwicklung und Veröffentlichung der niedersorbischen Sotra-Version
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern und Unterstützung des Sorbischen Instituts durch Sprachdaten
** Seit 2022: Übersetzungen zwischen Niedersorbisch und Deutsch sowie zwischen Nieder- und Obersorbisch
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2022/09/15/online-uebersetzungsprogramm-sotra-jetzt-auch-fuer-niedersorbisch/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2023:''' Aufnahme des Niedersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das Sorbische Institut und das WITAJ-Sprachzentrum
** Text- und Dokumentübersetzung seit 2023 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2023/04/20/introducing-lower-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2022:''' Weiterentwicklung und Betrieb von Sotra für Niedersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum, Zusammenarbeit mit text2knowledge (t2k)
** Erweiterung der niedersorbischen Textkorpora und Verbesserung der Übersetzungsmodelle
** <mark>Laufzeit der aktuellen Förderung und bestätigte Arbeitspakete 2026: '''prošu dodać'''</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Qualitätsanforderungen für priorisierte niedersorbische Anwendungen festlegen und vorhandene Modelle für beide Übersetzungsrichtungen vergleichen.
# Fehlende Textarten, Fachbegriffe und sprachliche Erscheinungen in den Textkorpora gezielt ergänzen; Nutzungsrechte dokumentieren.
# Übertragbare technische Lösungen aus [[#M1.1_3|Maßnahme 1.1_3]] nutzen, ihre Qualität für Niedersorbisch jedoch gesondert prüfen.
# Schnittstellen für priorisierte Anwendungen dokumentieren und die Verbindung mit [[#M1.1_6|niedersorbischer Sprachausgabe]] erproben; Anforderungen einer späteren Simultanübersetzung mit [[#M1.1_2|niedersorbischer Spracherkennung]] gesondert prüfen.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:15:32Z

Měrko Šenk:

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_4'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein niedersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | s. o.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfen der Ergebnisse und Zwischenstände der o. g. Maßnahme 1.1_3</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von Schritten zur Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' sehr hoch (4 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o., jedoch können die bereits für Obersorbisch erarbeiteten Ergebnisse können teilweise genutzt und umgearbeitet werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:15:09Z

Měrko Šenk: /* Management Summary */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Texte) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_4'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein niedersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | s. o.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfen der Ergebnisse und Zwischenstände der o. g. Maßnahme 1.1_3</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von Schritten zur Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' sehr hoch (4 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o., jedoch können die bereits für Obersorbisch erarbeiteten Ergebnisse können teilweise genutzt und umgearbeitet werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:14:05Z

Měrko Šenk: /* Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
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| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
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| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
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| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
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| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
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| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
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| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
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* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

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|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
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|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_4'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein niedersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | s. o.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfen der Ergebnisse und Zwischenstände der o. g. Maßnahme 1.1_3</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von Schritten zur Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' sehr hoch (4 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o., jedoch können die bereits für Obersorbisch erarbeiteten Ergebnisse können teilweise genutzt und umgearbeitet werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T11:01:59Z

Měrko Šenk: /* 1.1_3 - Entwicklung obersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (HSB) */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 - Entwicklung obersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (HSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_3'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung obersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (HSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein obersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Basis für das das Anlernen eines Übersetzungs-Systems ist das Vorliegen von 2-sprachigen parallelen Textkorpora in speziellen Formaten. Diese müssen erstellt werden, so dass ein Übersetzungs-System angelernt werden kann.

Das Projekt wurde bereits gestartet und die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Diese Maßnahme soll sicherstellen, dass das Projekt auch in den Folgejahren mit ausreichenden Personal- und Sachmitteln ausgestattet ist.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Zunächst sollte geprüft werden, ob das WITAJ-Sprachzentrum bzw. alle weiteren, Übersetzungen produzierenden Einrichtungen, bei der Erstellung entsprechender Textkorpora unterstützt werden können, z. B. mit computerlinguistischem Fachpersonal.</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Fertigstellung der Entwicklung des obersorbischen parallelen Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">nach Fertigstellung ist zu prüfen, ob die Daten in Microsoft Translate und Google Translate übernommen werden können</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">stete Erweiterung des Korpus unter Berücksichtigung und Auswertung der bisher erzielten Ergebnisse der automatischen Übersetzung</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist sehr aufwendig, das spezielle Format der parallelen Textkorpora herzustellen</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_3 – Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Ein Übersetzungsdienst zwischen Obersorbisch und Deutsch steht zur Verfügung, kann auf den meistgenutzten elektronischen Geräten genutzt und in priorisierte Anwendungen eingebunden werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Aufbau und Pflege geeigneter einsprachiger Textsammlungen und zweisprachiger Parallelkorpora
* Entwicklung und Weiterentwicklung von Übersetzungsmodellen
* Sprachliche und technische Qualitätsprüfung
* Bereitstellung als nutzerfreundlicher Online-Dienst und über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen sowie Verbindung mit Spracherkennung und Sprachausgabe
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' <br>
* Übersetzungsangebote sind verfügbar
* Qualitätsverbesserung, Erweiterung und Betrieb werden fortgeführt

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2019-2021:''' Entwicklung und Veröffentlichung der ersten Sotra-Version für Obersorbisch–Deutsch und Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum mit externen Entwicklungspartnern, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Öffentliche Bereitstellung im März 2021
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/portfolio-items/online-uebersetzer-sotra/ Projektchronik]
* '''2022:''' Aufnahme des Obersorbischen in den Microsoft Translator
** Microsoft, unterstützt durch die Stiftung für das sorbische Volk, das WITAJ-Sprachzentrums und das Sorbische Institut
** Text- und Dokumentübersetzung seit Februar 2022 verfügbar
** [https://www.microsoft.com/en-us/translator/blog/2022/02/21/translator-celebrates-international-mother-language-day-by-adding-upper-sorbian/ Informationen zur Veröffentlichung]
* '''2025/2026:''' Neues Sotra-Modell für Deutsch–Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum und text2knowledge (t2k), Dresden
** im Januar 2026 öffentlich vorgestellt
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/2026/01/05/sotra-app-mit-neuem-modell-fuer-die-uebersetzungsrichtung-deutsch-obersorbisch/ Informationen zum Modell]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''Seit 2021:''' Betrieb und Weiterentwicklung von Sotra für Obersorbisch
** WITAJ-Sprachzentrum
** Ausbau der Textkorpora und Weiterentwicklung der Übersetzungsmodelle
** <mark> dalše dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/obersorbisch/wp-content/uploads/sites/3/2026/05/T%C3%A4tigkeitsbericht-2025.pdf Tätigkeitsbericht 2025, S. 3 und 6], [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/wp-content/uploads/sites/2/2026/06/Arbeitsplan-2026.pdf Arbeitsplan 2026, S. 3 und 5]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Textkorpora anhand tatsächlich auftretender Übersetzungsfehler, fehlender Fachbegriffe und benötigter Textarten erweitern, Nutzungsrechte dokumentieren.
# Vorhandene Schnittstellen und Einbindungsmöglichkeiten prüfen, dokumentieren und für priorisierte Anwendungen nutzbar machen.
# Die geplante Verbindung mit der obersorbischen Sprachausgabe gemäß [[#M1.1_5|Maßnahme 1.1_5]] prüfen und umsetzen, die Eignung für Simultanübersetzung gemeinsam mit [[#M1.1_1|Maßnahme 1.1_1]] gesondert erproben.
# Finanzierung, technische Betreuung und regelmäßige Qualitätsprüfung langfristig absichern.

|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_4'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein niedersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | s. o.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfen der Ergebnisse und Zwischenstände der o. g. Maßnahme 1.1_3</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von Schritten zur Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' sehr hoch (4 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o., jedoch können die bereits für Obersorbisch erarbeiteten Ergebnisse können teilweise genutzt und umgearbeitet werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>

Wužiwar:Měrko Šenk/1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten

2026-10-16T10:44:46Z

Měrko Šenk: /* Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz */

__NOINDEX__

__TOC__

== Management Summary ==

{| style="border-spacing:0;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Handlungsfeld'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1 Digitale Sprachnutzung'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Themenbereich'''
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''1.1 Sprechen mit elektronischen Geräten'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
'''Beschreibung'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.101cm;padding-bottom:0.101cm;padding-left:0.199cm;padding-right:0.199cm;" |
Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektron. Geräten in sorbischer Sprache
* '''Sprachausgabe''': das Vorlesen geschriebener sorbischer Wörter</div>
* '''Spracherkennung''': das Erkennen und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte</div>
* '''Sprachverarbeitung''': das Verarbeiten gesprochener sorbischer Wörter und Reagieren darauf</div>
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Vision'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.5cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch gleichwertig mit Deutsch verwendet werden.'''
<br><mark>Alternatiwa: </mark><br>Überall dort, wo sich mit digitalen Geräten sprechen lässt, können Ober- und Niedersorbisch <mark>ebenso wie</mark> Deutsch verwendet werden.
|-

| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''Ziele'''
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0.12cm;padding-bottom:0.25cm;padding-left:0.1cm;padding-right:0.2cm;" |
# '''Spracherkennung / Diktierfunktion''': In ausgewählten Betriebssystemen und Anwendungen können Texte auf Ober- und Niedersorbisch diktiert werden. Gesprochene Wörter und Sätze werden erkannt und in geschriebenen Text umgewandelt.<br>
# '''Sprachausgabe / Vorlesefunktion''': Ausgewählte Systeme und Anwendungen können ober- und niedersorbische Texte vorlesen. Sorbische Inhalte werden dadurch auch für Menschen zugänglich, die Texte nicht oder nur eingeschränkt lesen können (Barrierefreiheit).<br>
# '''KI-gestützte Synchronisation von Filmen''': Dokumentationen, Lernfilme und weitere Filme können mithilfe künstlicher Intelligenz gesprochene ober- und niedersorbische Sprachfassungen erhalten.
# '''Simultanübersetzung''': In mehrsprachigen Videokonferenzen, Gesprächen und Veranstaltungen können gesprochene Beiträge automatisch und nahezu in Echtzeit von und nach Ober- und Niedersorbisch übersetzt werden.
|-
| colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – Sprachassistenzsysteme''' (Stand: 2021)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
'''IST-Analyse – sorbische Projekte''' (Stand: 2023)
|-
| colspan="2" style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
''4 Bausteine der Sprachassistenz: ''
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Spracherkennung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: phonetisches Wörterbuch, dafür <u>notwendig</u>:</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;">große Basis an geschriebenen und gesprochenen Sätzen für das Anlernen eines Spracherkennungs-Systems</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Textübersetzung'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Intention erkennen, Anweisungen ausführen'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;"><u>Ziel</u>: Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen </div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">Spezielle Systeme notwendig</div>
# <div style="color:#000000;margin-left:0.54cm;margin-right:0cm;">'''Sprachausgabe'''</div>
#* <div style="color:#000000;margin-left:0.547cm;margin-right:0cm;"><u>Notwendig</u>: Audio-Wörterbuch, phonetisches Wörterbuch</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" |
Handlungsbedarf als Farbe: <span style="background-color:#c5e0b3;">gering</span>, <span style="background-color:#ffff00;">groß</span>, <span style="background-color:#f69292;">sehr groß</span>
{| style="border-spacing:0;"
|- style="border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| align=right| '''Aktueller Stand'''
| align=center| '''Obersorbisch'''
| align=center| '''Niedersorbisch'''
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
<span style="color:#000000;">'''1. Spracherkennung'''</span>
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Mozilla common voice
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">geschriebene Sätze</div>
* <div style="margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">gesprochene Minuten</div>
| style="background-color:#ffff00;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

> 7.500

171
| style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |

0

0
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Projekt Spracherkennung und maschin. Übersetzung
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp „digidom“ veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

2022
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
seit 2020

in Planung
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''2. Textübersetzung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">notwendiger Textkorpus</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | groß
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''3. Intention, Anweisung'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|- style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;"
| colspan="3" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Spätere Recherche und Nutzung von bestehenden Systemen (z. B. open source)</div>
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;color:#000000;" | '''4. Sprachausgabe'''
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
| align=center style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
Entwicklung Vorlesefunktion im Sorbischen Institut
* <div style="color:#000000;margin-left:0.289cm;margin-right:0cm;">Prototyp Juro und Matej veröffentlicht</div>
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 - 2023

2023
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
2018 – 2023

2023
|-
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" |
private Entwicklung Online-Vorlesefunktionen mittels KI
| align=center style="background-color:#e2efd9;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | seit 2020
| align=center style="background-color:#f69292;border:0.5pt solid #d0cece;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.101cm;padding-right:0.101cm;" | -
|-
|}
|}

{| style="border-spacing:0;"
|-
| colspan="3" style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding:0.101cm 0.199cm;" |
'''SOLL-Konzeption – zukünftige Maßnahmen und Aufgaben'''
|-
| colspan="3" style="border:0.5pt solid #000000;padding:0.6em;" |

{| class="wikitable" style="width:100%;margin:0;"
! style="width:13%;" | Sub-Thema
! style="width:6%;" | Nr.
! style="width:27%;" | Maßnahme
! style="width:14%;" | Status
! style="width:40%;" | Nächster Schritt
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_1|1.1_1]]
| [[#M1.1_1|Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Aktuellen Stand der Machbarkeitsstudie und der Folgearbeiten erheben;
* Ziel, Qualitätskriterien, Verantwortliche und Integrationswege festlegen.
|-
| Spracherkennung
| [[#M1.1_2|1.1_2]]
| [[#M1.1_2|Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* Vorhandene Daten und Modelle prüfen;
* Vorgehen und Abhängigkeiten zu Maßnahme 1.1_1 festlegen.
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_3|1.1_3]]
| [[#M1.1_3|Entwicklung eines obersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (HSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* neue Technologien implementieren
* Schnittstellen entwickeln / dokumentieren?
|-
| Übersetzungsdienst
| [[#M1.1_4|1.1_4]]
| [[#M1.1_4|Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes (für Sätze) (DSB)]]
| 🔵 laufende Daueraufgabe
|
* s. o.
|-
| Sprachausgabe
| [[#M1.1_5|1.1_5 / 1.1_6]]
| [[#M1.1_5|Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)]]
| 🟡 in Bearbeitung
|
* ?
* priorisierte Integrationen festlegen.
|-
| Intention / Anweisung
| [[#M1.1_7|1.1_7]]
| [[#M1.1_7|Finden einer Software für „Intention und Anweisungen“]]
| ⏸ nachgelagert
|
* Nach Stabilisierung der Basiskomponenten erneut bewerten und einen konkreten Anwendungsfall auswählen.
|}

<small>
'''Status:'''
* ⚪ '''nicht begonnen''' – Maßnahme ist vorgesehen, die Umsetzung hat noch nicht begonnen.
* 🟡 '''in Bearbeitung''' – Maßnahme wird bearbeitet.
* 🟢 '''umgesetzt''' – definiertes Ergebnis wurde erreicht.
* 🔵 '''laufende Daueraufgabe''' – Maßnahme benötigt laufende Bearbeitung ohne festen Abschluss.
* ⏸ '''zurückgestellt''' – Bearbeitung ist ausgesetzt oder von Voraussetzungen abhängig.
* ❓ '''zu prüfen''' – der aktuelle Stand ist zu ermitteln.
</small>
|-
|}

== Einleitung ==

Dieser Themenbereich beinhaltet die Unterstützung des Anwenders beim Sprechen mit elektronischen Geräten in den sorbischen Sprachen. Im Fokus steht die Interaktion von Menschen mit elektronischen Geräten mittels gesprochener Worte. Dies umfasst folgende Bereiche:
* '''Sprachausgabe:''' das '''Vorlesen''' geschriebener sorbischer Wörter
* '''Spracherkennung: '''das '''Erkennen''' und Darstellen von gesprochenen sorbischen Wörtern durch elektronische Geräte (Computer, Smartphones usw.)
* '''Sprachverarbeitung: ''' das '''Verarbeiten''' gesprochener sorbischer Wörter und '''Reagieren''' darauf (z. B. Anweisungen ausführen, Antworten).

Mögliche Einsatzbereiche und Applikationen sind bspw.
* Sprachassistenten,
* Spiele, Spielzeuge (wie Lingufino),
* Untertitel und Simultanübersetzungen (z. B. bei Videokonferenzen).

== Ist-Analyse Stand der Entwicklung von Sprachassistenzsystemen ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

=== Welche Bausteine werden für eine Sprachassistenz benötigt? ===

Um eine sprachliche Interaktion mit einem elektronischen Gerät ähnlich wie mit Menschen zu erreichen, sind verschiedene technische Bausteine notwendig, welche jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Die folgende Einteilung der Bausteine orientiert sich an einem Vortrag von Jan Budar vom 13.09.2018 in Senftenberg zu “Digitalisierung als Chance für die Sorben”.

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT)<ref name="ftn1">Übersicht STT-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/stt-engine]</ref> ====

* basiert auf phonetischen Informationen zu
** einzelnen Buchstaben und Silben
** deren Kombinationen
** ihrer Position im Wort/Satz

'''Umwandlung von gesprochener Sprache in Text''' <br>
Die typischen Schritte zur Umwandlung von gesprochener Sprache in Text (Speech-to-Text, STT) sind:
# Aufnahme der Sprache: Der erste Schritt besteht darin, die gesprochene Sprache aufzunehmen. Dies kann entweder über ein Mikrofon oder eine andere Audioquelle erfolgen.
# Signalverarbeitung: Die aufgenommenen Audiosignale werden durch Signalverarbeitungsalgorithmen vorverarbeitet. Dazu gehören zum Beispiel Rauschunterdrückung, Echo-Entfernung und Entzerrung.
# Sprachsegmentierung: Die Audioaufnahme wird in kurze Segmente unterteilt, die normalerweise zwischen 10 und 30 Millisekunden lang sind. Diese Segmente werden dann weiterverarbeitet.
# Merkmalsextraktion: Für jedes Sprachsegment werden akustische Merkmale wie Frequenz, Lautstärke, Tonhöhe und Dauer extrahiert. Diese Merkmale dienen als Eingabe für das Spracherkennungsmodell.
# Spracherkennung: Das Spracherkennungsmodell verwendet die extrahierten Merkmale, um die gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Dieser Schritt kann auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z.B. mit Hidden Markov Models (HMMs), künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) oder Deep-Learning-Modellen.
# Postprocessing: Der erkannte Text wird postprozessiert, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen im Text zu korrigieren. Dazu können beispielsweise Grammatik- und Sprachmodelle verwendet werden, um den erkannten Text zu verbessern.
# Textausgabe: Der endgültige Text wird dann ausgegeben, z.B. in einer Textdatei oder als Eingabe für eine andere Anwendung.

Je nach Anwendung und Sprachmodell können die genauen Schritte und Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text variieren.

'''Training von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
* vgl. auch Vortrag von D. Sobe 2022 im Rahmen einer Online-Abendveranstaltung<ref>vgl. [https://digiserb.de/2022/06/09/zarjadowanje-masinelne-spoznawanje-serbsciny/ Veranstaltung auf digiserb.de], [https://digiserb.de/wp-content/uploads/2022/06/2022_06_auswertung.pdf Folien bei digiserb.de], [https://www.youtube.com/watch?v=RWUo7N_Aybw Video bei YouTube].</ref>
Klassischerweise wird die Spracherkennung durch die Verwendung von stochastische Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gauss'schen Mischmodellen (GMM) durchgeführt. Das Sprachsignal wird dabei in kurze Abschnitte, sogenannte Phoneme, unterteilt. Die Phoneme werden dann in einer HMM- oder GMM-Datenbank gespeichert. Bei der Erkennung wird das Sprachsignal in Phoneme aufgeteilt und mit der HMM- oder GMM-Datenbank abgeglichen, um die wahrscheinlichste Sequenz von Phonemen zu finden. Diese wird dann in Text umgewandelt und ausgegeben.

In den letzten Jahren haben sich Deep Learning Modelle mit tiefen neuronalen Netzen, wie z.B. Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), als effektive Methoden zur Spracherkennung erwiesen. Diese Modelle können komplexe Beziehungen zwischen Phonemen und Wörtern erfassen und somit die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern.

* z. B. Mozilla Common Voice<ref name="ftn2">vgl. [https://voice.mozilla.org https://voice.mozilla.org] und [https://github.com/mozilla/DeepSpeech https://github.com/mozilla/DeepSpeech]</ref> in Kombination mit einer Spracherkennungs-Engine wie Mozilla Deep Speech

'''Erstellung von Spracherkennungs-Maschinen''' <br>
Um eine Spracherkennungs-Engine (Speech-to-Text) zu erstellen, werden verschiedene Ressourcen benötigt, darunter:
# Sprachdaten: Um ein Spracherkennungsmodell zu trainieren, werden große Mengen an Audioaufnahmen benötigt, die repräsentativ für die Sprache und den Dialekt sind, den die Engine erkennen soll. Diese Sprachdaten sollten auch verschiedene Sprecher, Akzente und Hintergrundgeräusche enthalten.
# Transkriptionen: Jede Audioaufnahme muss mit einer Texttranskription versehen werden, die angibt, was in der Aufnahme gesagt wird. Diese Transkriptionen werden verwendet, um das Modell zu trainieren und zu testen.
# Sprachmodelle: Sprachmodelle sind eine wichtige Komponente von Spracherkennungs-Engines, da sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der eine bestimmte Sequenz von Wörtern in einem bestimmten Kontext auftreten wird. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des erkannten Textes zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Aussprachelexika: Ein Aussprachelexikon enthält eine Liste von Wörtern und deren Aussprache in der jeweiligen Sprache. Dies wird verwendet, um die richtige Aussprache von Wörtern im erkannten Text zu bestimmen.
# Phonemmodelle: Phonemmodelle beschreiben, wie Wörter in ihre kleinsten sprachlichen Einheiten (Phoneme) aufgeteilt werden können. Diese Modelle werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Phonemsequenzen zu berechnen und die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.
# Linguistische Ressourcen: Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen können auch linguistische Ressourcen wie Grammatiken, semantische Modelle und syntaktische Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit der Spracherkennungs-Engine zu verbessern.

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* Grundlage hierfür sind Massen an übersetzten Sätzen
* Künstliche Intelligenz lernt aus diesen übersetzten Sätzen durch
** Mustererkennung
** Training
* vgl. Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen<ref name="ftn3">vgl. [https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf https://mycroft.ai/wp-content/uploads/2018/08/mycroft-ai-introduction-to-voice-stack-whitepaper.pdf]</ref> ====

* aus dem erkannten Text wird die Intention des Nutzers extrahiert (intent parser)
* Anweisungen werden abgeleitet und ausgeführt (Skill invocation)
* z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/] (eine Sprachplattform, welche zum Facebook-Konzern gehört)
* z.B. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/]als datenschutzfreundliche Alternative

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS)<ref name="ftn4">Übersicht TTS-Engines: [https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine https://mycroft-ai.gitbook.io/docs/using-mycroft-ai/customizations/tts-engine]</ref> ====

* bspw. für barrierefreie Webseiten notwendig
* Open Source Text-to-speech-System: MaryTTS
* modularer Aufbau: Lexikon, Sprache, Daten, Synthese
* Unit-Selectin-Synthese (Verkettung natürlichsprachlicher Elemente)
* ThorstenVoice (OSS Variante)

Die folgenden Schritte sind typischerweise erforderlich, um einen Text in eine gesprochene Sprachausgabe umzuwandeln:
# Linguistische Analyse: Der eingegebene Text wird vorverarbeitet, um dessen Struktur zu analysieren, einschließlich der Trennung von Sätzen, der Erkennung von Interpunktion und der Ermittlung der Betonung.
# Phonetische Umsetzung: Der Text wird in eine phonetische Darstellung umgewandelt, in der jeder Textabschnitt in eine entsprechende Sequenz von Lauten (Phonemen) übersetzt wird. Dies wird typischerweise durch eine phonetische Lexikon-Datenbank und Sprachregeln erreicht.
# Prosodische Modellierung: Es wird die Betonung und Intonation des Textes bestimmt. Hierbei werden Faktoren wie Akzent, Tonhöhe, Tempo, Pause und Rhythmus berücksichtigt, um eine natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Synthese: Der phonetisch umgesetzte Text wird dann in Sprache umgewandelt, indem die phonetischen Einheiten zu Sprachsignalen zusammengefügt werden. Dies kann entweder durch die Verwendung von Klangeinheiten, die in einer Datenbank gespeichert sind, oder durch das Generieren von Sprache auf der Grundlage von Modellen, wie z.B. Deep-Learning-Modellen, erfolgen.

Eine TTS-Engine benötigt folgende Voraussetzungen:
# Eine umfangreiche phonetische Datenbank oder ein phonetisches Modell, um die Übersetzung von Text in Phoneme zu ermöglichen.
# Ein Prosodie-Modell, um die natürliche Sprachmelodie zu erzeugen.
# Eine Sprachsynthesetechnologie, um die Phoneme in Sprachsignale zu konvertieren.
# Training mit großen Datenmengen, um die Sprachsynthese-Modelle auf die spezifische Sprache und Stimme zu optimieren.
<br>

=== Definition und Marktübersicht von Sprachassistenten ===

Ein Sprachassistent ist eine bestimmte Art von Software, die gesprochene Worte analysiert, in den richtigen Kontext einordnet und darauf reagiert. Sprachassistenten sind als Software meist in Smartphones oder Smart Speaker, aber auch in Konsolen (PS4), Fernseher und smart watches integriert. Ein Smart Speaker wiederum ist ein bestimmtes Gerät, auf welchem der Sprachassistent als Software installiert ist.<ref name="ftn5">vgl. [https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenter_pers%C3%B6nlicher_Assistent]</ref> Spricht ein Mensch mit diesem Gerät, so beantwortet es über seine Sprachsoftware verbal Fragen oder führt Anweisungen aus, z. B. steuert es vernetzte smart home Geräte (TV-Geräte, Heizungsthermostate, Rollläden, Lampen, Waschmaschine, Backofen, Kaffeemaschine bis hin zur Toilettenspülung usw.). Auch in Autos, Kopfhörern, Bürogeräten und Kleidung sind bereits Sprachassistenten im Einsatz.

Die Entwicklung der Sprachassistenten:* 2010 Apples Siri („Hey Siri“)
* 2012 Google Assistant (vormals Google Now) („Ok, Google“)
* 2013 Microsoft Cortana („Hey Cortana“)
* 2014 Amazon Alexa („Alexa“)
* 2015 Mycroft - open Source Smart Speaker (“Hey Mycroft”)<ref name="ftn6">vgl. [https://mycroft.ai/ https://mycroft.ai/] und [https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description https://www.kickstarter.com/projects/aiforeveryone/mycroft-an-open-source-artificial-intelligence-for/description]</ref>
* 2017 Sprachassistenten der chinesischen Firmen Baidu und Alibaba
* 2018 Samsung Bixby („Hi Bixby“)
* 2019 Leon – open source personal assistant<ref name="ftn7">vgl. [https://getleon.ai/ https://getleon.ai/]</ref>

Heute sind weltweit bereits mehr als 4 Milliarden Sprachassistenten im Einsatz. Bis 2023 rechnet die Marktforschungsfirma Juniper Research mit 8 Milliarden Sprachassistenten.<ref name="ftn8">vgl. [https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper https://voicebot.ai/google-home-google-assistant-stats/#voice-asst-in-use-juniper]</ref>

[[Image:Grafik 16.png|top]]

'''Marktübersicht'''

Die führenden Anbieter für Sprachassistenzsysteme am weltweiten Markt sind:
# Amazon mit seinem Sprachassistenzsystem "Alexa" und den Amazon Echo Geräten.
# Google mit seinem Sprachassistenzsystem "Google Assistant" und den Google Home Geräten.
# Apple mit seinem Sprachassistenzsystem "Siri" und der HomePod-Produktlinie.
# Microsoft mit seinem Sprachassistenzsystem "Cortana" und der Surface Headphones Produktlinie.
# Samsung mit seinem Sprachassistenzsystem "Bixby" und der Galaxy Home Produktlinie.

Diese Anbieter haben in den letzten Jahren in die Entwicklung und Verbesserung von Sprachassistenzsystemen investiert und setzen auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Spracherkennung und -verarbeitung zu verbessern. Dabei sind ihre Sprachassistenzsysteme nicht nur auf den Heimgebrauch beschränkt, sondern auch in mobilen Geräten, Autos und anderen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen verbreitet.

Es ist schwierig, genaue Zahlen darüber zu finden, welchen Anteil jeder Anbieter am Gesamtmarkt für Sprachassistenzsysteme hat, da es keine einheitliche Definition des Marktes gibt und die Zahlen von verschiedenen Marktforschungsunternehmen variieren können. Basierend auf den verfügbaren Daten sind die größten Anbieter am Markt Amazon Alexa mit rund 25% Marktanteil, Google Assistant mit rund 20% Marktanteil und Apples Siri mit rund 15% Marktanteil weltweit. Es gibt jedoch Unterschiede in den Zahlen je nach Region und Art des Geräts (z.B. intelligente Lautsprecher, Mobiltelefone, Smart-Home-Geräte).

Die beliebtesten Anwendungsfälle von Nutzern von Smart Speakern sind<ref name="ftn12">vgl. [https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/ https://voicebot.ai/2020/05/03/streaming-music-questions-weather-timers-and-alarms-remain-smart-speaker-killer-apps-third-party-voice-app-usage-not-growing/] </ref>
# Musik hören
# Fragen stellen
# Wetter checken
# Zeitschaltuhr einschalten
# Alarm einstellen
# Radio hören

[[Image:Grafik 17.png|top]]

'''Aktuell unterstützte Sprachen'''<ref name="ftn13">vgl. [https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/ https://www.globalme.net/blog/language-support-voice-assistants-compared/] sowie die dort angegeben Webseiten</ref>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Amazons Alexa''' unterstützt '''9 Sprachen'''</div>
** Arabisch, Deutsch, Englisch (5 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi (Indisch), Italienisch, Japanisch, Portugiesisch (Brasil.), Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''44 Sprachen '''auf Smartphones</div>
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Google Assistant''' unterstützt '''13 Sprachen''' auf Smart Speakern / Google Home</div>
** Dänisch, Deutsch (2 Dialekte), Englisch (6 Dialekte), Französisch (2 Dialekte), Hindi, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Norwegisch, Portugiesisch (Brasil.), Schwedisch, Spanisch (3 Dialekte)
* <div style="margin-left:0.501cm;margin-right:0cm;">'''Apples Siri unterstützt rund 42 Sprachen'''</div>
<br>

== Ist-Analyse sorbischer Potenziale, Ressourcen und Projekte ==

<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2023''' </div>

Während digitale Angebote wie Sprachausgabe und Spracherkennung in deutscher Sprache selbstverständlich sind und sowohl von internationalen Großkonzernen als auch von der öffentlichen Hand vorangetrieben und ausgebaut werden, gilt das für dieselben Angebote in sorbischer Sprache nur sehr eingeschränkt. Welche Grundlagen der Sprachunterstützung beider sorbischer Sprachen bereits realisiert oder geplant sind, sollen die folgenden Abschnitte untersuchen.

=== Ist-Stand der 4 Bausteine des Sprechens mit elektronischen Geräten===

==== Baustein 1: Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR; Speech to Text, STT) ====

* sorbische Ausgangslage: die folgenden Vorarbeiten sind vorhanden
* '''Mozilla common voice''':
** die sorbischen Sprachen werden hier aktuell nicht weiter ergänzt, die gesammelten Daten werden jedoch in anderen Projekten weiter verwendet
*** die Anzahl an Daten ist bei weitem nicht ausreichend für den Einsatz von neuronalen Technologien
*** die Qualität der Daten ist nur hinreichend für die Evaluation von Spracherkennungssystemen, nicht jedoch für deren Training (hierfür wird Tonstudio-Qualität benötigt)
** für das Obersorbische wurden bereits ca. 7.500 lizenzfreie Sätze gesammelt sowie 2 Stunden und 51 Minuten eingesprochen und validiert
** diese sind aktuell in sehr unterschiedlicher Qualität, sehr unausgewogen hinsichtlich der Stimmen (Geschlecht- und Alter-Verteilung)
** darüber hinaus lassen sich die Sätze common voice aktuell nicht thematisch zuordnen
** Für das Niedersorbische fehlen die Sätze und das Einsprechen<ref name="ftn17">vgl. [https://voice.mozilla.org/de/languages https://voice.mozilla.org/de/languages]</ref> <br>

* '''Prototyp "smart lamp" / "digidom"'''
** 2020 startete das '''Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''“ der Stiftung für das sorbische Volk
** Durchgeführt wurde eine Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache vom Fraunhofer-Institut für keramische Technologien und Systeme Dresden (Abteilung Maschinelles Lernen und Datenanalyse) in Zusammenarbeit mit der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mit folgenden Zielstellungen:
*** Realisierung eines prototypischen Spracherkenners für eine spezifizierte Beispielanwendung in einer stark beschränkten Sprachdomäne
*** Ziel wurde es, eine Smart-Home-Anwendung zu erstellen, welches mittels Sprachbefehlen eine Lampe bedienen kann, "digidom"
*** Einschätzung möglicher und empfohlener Technologien für die Entwicklung eines sorbischen Spracherkenners mit umfangreichem Wortschatz
*** Aussagen zur Anwendung der niedersorbischen Sprache
** Folgende Arbeitsschritte wurden bisher für dieses Projekt durchgeführt:
*** Statistische Auswertung von Textkorpora
*** Aufstellen der Phonemliste und der Ausspracheregeln
*** Auswahl an Aufzeichnungen aus „Common Voice“ sowie neue Aufzeichnungen wurden erstellt
*** Demonstrator unter Open Source Lizenz veröffentlicht<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/web_demo_spoznawanje]</ref>
*** Prototyp „digidom“ unter Open Source Lizenz veröffentlicht <ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje https://github.com/ZalozbaDev/raspberry_pi_demo_spoznawanje]</ref>
*** Veröfentlichung der Ergebnisse in einer Studie<ref>vgl. [http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf http://www.essv.de/pdf/2021_43_50.pdf]</ref>
*** Veröffentlichen von Kriterien zur Auswahl eines Sprachkorpus<ref>vgl. [https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf https://github.com/ZalozbaDev/speech_recognition_corpus_creation/blob/main/report/report_summary_german.pdf]</ref> <br>

* '''Folgeprojekt "Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion"''' 2023:
** Das Ziel war die Entwicklung neuer und Verbesserung bestehender akustischer Modelle für die obersorbische Spracherkennung.
** Hierfür sollten akustische Modelle auf größeren Audiokorpora trainiert werden.
*** Es erfolgte eine Erweiterung der Sprachdatensätze mittels Augmentation, d. h. Einfügen von Hintergrundgeräuschen verschiedener Stärke.
*** Monophon- und Triphon-basierte Modelle wurden mit dem Open-Source-ASR-Toolkit KALDI trainiert.
*** Die Daten für die Modelle stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Common Voice Projekts, der ersten Machbarkeitsstudie (HSB-I) und neuen Audiodaten aus dem aktuellen Projekt.
*** Nach der Datenaugmentation umfassten die Sprachaufnahmen insgesamt 33:31:10 Stunden und 29.229 gesprochene Sätze.
** Triphon-basierte Modelle zeigten eine signifikant bessere Leistung als das monophon-basierte Modell.
** Ein robusteres und weiterentwickeltes triphon-basiertes akustisches Modell wurde erfolgreich erstellt.
** Mit den folgenden Schritten erfolgte die Verbesserung der Sprachmodellierung mit den bereitgestellten Ressourcen:
*** Vorverarbeitung und Normalisierung der Textdaten, z. B. Erkennen von Abkürzungen und Eigennamen, Segmentierung von Wörtern in morphologische Einheiten usw.
*** Wortklassenmodellierung durch Erkennung benannter Einheiten aus vordefinierten Wortklassen, z. B. Datums-, Uhrzeits-, Wochentags-, Namens-, Orts- und Zahlen-Ausdrücke.
*** Teilwortzerlegung mittels Byte Pair Encoding (BPE) und dem Morfessor-Algorithmus, um das Vokabular zu verkleinern.
** Die Wahl des richtigen Teilwortzerlegungsverfahrens und der geeigneten Vokabulargröße hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Sprachmodells.
** Im Ergebnis konnte eine Sammlung von normalisierten Textkorpora erzeugt werden, der für das Training von statistischen Sprachmodellen basierend auf ganzen Wörtern oder Wortteilen geeignet ist.
* Weitere Arbeit an Robustheit und Leistungsfähigkeit von "digidom" ist nötig <br>

* '''weitere Applikationen mittels Spracherkennung'''
** Spiele
*** Lingufino, eine interaktive Puppe, die auf Spracheingaben reagiert
** Diktierfunktion
** Simultanübersetzung

==== Baustein 2: Textübersetzung (Machine Translation, MT) ====

* vgl. auch Kapitel 5 Abschnitt [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/5._Schreiben_auf_elektronischen_Ger%C3%A4ten#.C3.9Cbersetzer Übersetzer]
* Notwendig: umfangreicher 2-sprachiger Textkorpus
** Urheberrechtsfrei, gemeinfrei oder unter Creative-Commons-Lizenz (CC0)
** Satzweise übersetzt
** Vereinheitlicht, maschinenlesbar
* Sorbische Ausgangslage: paralleler Textkorpus liegt im WITAJ-Sprachzentrum vor
* Aufgabe: laufende digitale Erfassung bestehender Übersetzungen in hoher Qualität
* Herausforderung: Technologieneutralität, d. h. eine Textübersetzung unabhängig von einer speziellen Technologie zu erstellen, so dass sie später in verschiedenen Produkten und Diensten genutzt werden kann (Google Translate, Microsoft Bing Translator, DeepL)
* '''sotra.app''': Seit 2019 laufendes Projekt des '''WITAJ-Sprachzentrums: Aufbau eines automatischen „Online-Übersetzers Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“'''
** seit 2021 verfügbar für Obersorbisch und seit 2022 auch in Niedersorbisch für Texte mit max. 6.000 Zeichen
** Übersetzungen möglich von und nach Deutsch, Ober- und Niedersorbisch und Tschechisch (Beta, von und nach den sorbischen Sprachen)
** zusätzlicher Service: Rechtschreibkontrolle
** Mitte 2022 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 300.000 parallele Satzpaare
** zukünftig geplant: OCR-Erkennung von Bildern mit Texten
** Historie:
*** Aufbau eines großen 2-sprachigen Textkorpus, Ziel bis Ende 2020 ca. 170.000 Satzpaare (ca. 2 Mio. Wörter)
*** Ende 2021 beinhaltete der 2-sprachige Textkorpus ca. 260.000 parallele Satzpaare
*** das Projekt startete mit dem Tool Microsoft Translator Hub (eingestellt durch Microsoft)
*** es wird nun der Ansatz verfolgt, offene Plattformen zu nutzen, um Unabhängigkeit von den Firmen Google, Microsoft, DeepL usw. und deren wirtschaftlichen Interessen zu bewahren
*** aktuell wird das statistische System MOSES-decoder genutzt
*** parallel erfolgen Tests des neuronalen Systems OpenNMT (Python)
* '''Microsoft Bing Translator'''<ref name="ftn46">vgl. [https://www.bing.com/translator https://www.bing.com/translator]</ref>
** Der Bing Translator konnte mittels des 2-sprachigen Teytkorpus des WITAJ-Sprachzentrums auf beide sorbische Sprachen trainiert werden:
** Obersorbisch wird seit 2022 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** Niedersorbisch wird seit 2023 mit aktuell max. 1.000 Zeichen pro Text unterstützt.
** In der Microsoft Bing Translator App wird lediglich die Funktion 'Text übersetzen' unterstützt. Es fehlen die Funktionen 'Sprechen' (STT), 'autom. Spracherkennung', 'Text in Bild übersetzen', 'Audiowiedergabe der Übersetzung' (TTS), 'Offline übersetzen'.

==== Baustein 3: Intention erkennen und Anweisungen ausführen ====

* Hierzu sind keine sorbischen Projekte bekannt. Es kann zu einem späteren Zeitpunkt im Bedarfsfall ggf. auf bereits bestehende Projekte zurückgegriffen werden, wie z. B. [https://wit.ai/ https://wit.ai/].

==== Baustein 4: Sprachausgabe (Text to Speech, TTS) ====

Erste Projekte in die Richtung Sprachausgabe wurden bereits umgesetzt:
* '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs (nicht als TTS realisiert)'''
** Für die niedersorbische Sprache wurden vom Sorbischen Institut seit 2014 Tondateien erstellt und in die online-Fassung des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs integriert. In einer wissenschaftlichen Studie wurden zudem die verschiedenen Erfahrungen mit praktischen Schwierigkeiten bei der Aussprache verarbeitet. Diese Studie diente dazu, im Jahre 2018 einen praktischen online-Führer zur Aussprache des Niedersorbischen zu erarbeiten. Hochwertige Tonaufnahmen wurden zusammengestellt und bestimmten Lautgruppen bzw. für den Spracherwerb wichtigen lautlichen Phänomenen zugeordnet, mit wichtigen erläuternden Texten ergänzt und auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] als neue Dienstleistung angeboten. Dadurch steht erstmals eine praktische, durch Tonbeispiele illustrierte Anleitung zur Aussprache des Niedersorbischen zur Verfügung.
* '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''
** Seit 2018 erfolgen die Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch für die Integration in Webseiten, Online-Wörterbücher u. ä. durch das Sorbische Institut in Bautzen. Geplanter Abschluss ist 2023.
** Seit 2023 können die beiden Vorlesestimmen Juro (niedersorbisch) und Matej (obersorbisch) in einer ersten Version ausprobiert werden.<ref>vgl. [http://tts-juro-matej.serbski-institut.de http://tts-juro-matej.serbski-institut.de], [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-einer-vorlesefunktion-fuer-die-nieder-und-obersorbische-schriftsprache/ Projektseite SI], [https://www.serbski-institut.de/erste-version-der-sorbischen-vorlesefunktion-und-sprachlandschaft-schleife/ Pressemitteilung SI]</ref> <br>
* '''Bookii-Bücher in sorbischer Sprache'''<ref>vgl. [https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20 https://www.domowina-verlag.de/kinderbuecher/bookii-buecher.html?limit=20]</ref>
** Aktuell gibt es 9 Bookii-Bücher in obersorbischer Sprache
** und 3 Bookii-Bücher in niedersorbischer Sprache.
* '''bamborak''', TTS-System für Obersorbisch<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
** Seit 2022 entwickelt K. Baier ein obersorbisches TTS-System auf Basis eines neuronalen Netzes.
** Bisher wurden hierfür ca. 2.400 Sätze aufgenommen und durch das neuronale Netz verarbeitet.

==== Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Sprachassistenz ====

Weitere Projekte zu Wörterbüchern u. ä. werden in Abschnitt 5.3.2 "Übersicht von bisherigen Maßnahmen und Projekten bzgl. Schreibunterstützung" genannt.

{| style="border-spacing:0;"
|- style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;"
|| '''Name'''
|| '''Beschreibung'''
|| '''Zeitraum'''
|| '''Verantwortlich'''
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Audioversion des Deutsch-Niedersorbischen Wörterbuchs'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2014
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Erarbeitung eines online-Führers mit Tonbeispielen zur Aussprache des Niedersorbischen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Veröffentlichung auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de]
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Entwicklung einer Vorlesefunktion für die nieder- und obersorbische Schriftsprache'''<ref name="ftn18">vgl. [https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/ https://www.serbski-institut.de/de/Entwicklung-einer-Vorlesefunktion-fuer-die-nieder--und-obersorbische-Schriftsprache/]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Konzeption, Planung und Entwicklung einer Vorlesesoftware für Nieder- und Obersorbisch (geplanter Abschluss 2023)
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Sorbisches Institut, gefördert durch das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch'''

'''(zunächst Obersorbisch)'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Entwicklung und Bereitstellung eines Online-Übersetzungsdienstes für Sätze und Texte, Deutsch-Sorbisch und Sorbisch-Deutsch. Als Übersetzungsgrundlage dient ein bilingualer Textkorpus, welcher erstellt wird und für das Training eines Übersetzungssystems verwendet wird.
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | WITAJ-Sprachzentrum, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Mozilla Common Voice obersorbisch und niedersorbisch'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Erstellung von öffentlich zugänglichen Sprachdaten, diese stehen via CC0-Lizenz zur freien Nutzung zur Verfügung, z. B. für das Training eine Spracherkennungs-Engine
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2019
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | engagierte Privatpersonen
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Machbarkeitsstudie zur automatischen Spracherkennung für die obersorbische Sprache, Prototypen "smart lamp" und "digidom"
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von interaktiven Spielzeugen und Büchern in den sorbischen Sprachen'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Bereitstellung von interaktiven Bookii-Büchern und der sprechenden interaktiven Puppe Lingufino in den sorbischen Sprachen
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit 2018
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Domowina Verlag gGmbH und Medienpädagogisches Projekt LUCIJA des Sorbischen Schulvereins e. V., gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | '''Bereitstellung von Online-Vorlesefunktionen in obersorbischer Sprache'''
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Vorlesefunktion auf Basis neuronaler Netze für Zahlen und Uhrzeit<ref name="ftn">vgl. [https://gaussia.de/slp/ https://gaussia.de/slp]</ref> sowie für Texte<ref name="ftn56">vgl. [https://gaussia.de/bamborak/ https://gaussia.de/bamborak]</ref>
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | Seit ca. 2020
| style="border:0.5pt solid #000000;padding-top:0cm;padding-bottom:0cm;padding-left:0.191cm;padding-right:0.191cm;" | eine engagierte Privatperson
|-
|}

==== Fazit ====

Für eine funktionierende Spracherkennung der sorbischen Sprachen ist es noch ein weiter Weg, auf dem die ersten Schritte bereits gegangen wurden. Eine breite Basis an digitalen Wortsammlungen (sog. linguistischen Ressourcen) in Form von Wörterbüchern, Textkorpora sowie entsprechende morphologische Generatoren sind für beide sorbische Sprachen vorhanden, vgl. Kapitel [[5._Schreiben_auf_elektronischen_Geräten|5. Schreiben auf elektronischen Geräten]]. Hierfür sind noch die Nutzungsrechte zu klären, vgl. Kapitel [[10._Open_Access_Open_Data_Lizenzen|10. Open Access, Open Data, Lizenzen]].

Für die hierauf aufbauenden digitalen sorbischen Sprachdienste werden aktuell gerade erst die Grundlagen gelegt oder eruiert. Für die Umsetzung einer Spracherkennung laufen aktuell 2 Projekte: das freiwillige Projekt der Sammlung von Sprachdaten mittels Mozilla common voice sowie das Projekt „Spracherkennung und maschinelle Übersetzung der sorbischen Sprachen“ der Stiftung für das sorbische Volk.

Für die Umsetzung einer automatischen Textübersetzung gibt es das Projekt „Online-Übersetzer Deutsch-Sorbisch, Sorbisch-Deutsch“ des WITAJ-Sprachzentrums. Dieses bezieht sich aktuell zunächst auf obersorbische Texte.

Für den Baustein 3 „Intention erkennen, Anweisungen ausführen“ gibt es keine speziellen sorbischen Projekte, jedoch eine Reihe weltweiter Projekte, einige davon open source. Sind die weiteren Bausteine realisiert, so kann ein passendes System für die Umsetzung dieses Bausteins recherchiert werden.

Für die Sprachausgabe entwickelt das Sorbische Institut bereits eine Vorlesefunktion für beide sorbischen Sprachen, welche voraussichtlich 2023 abgeschlossen ist. Ebenso werden vom Sorbischen Institut die niedersorbischen Online-Wörterbücher nach und nach mit Tonbeispielen unterlegt. Für das Niedersorbische sind hierfür bereits umfangreiche Tonbeispiele zur Aussprache des Niedersorbischen auf [http://www.dolnoserbski.de www.dolnoserbski.de] veröffentlicht.

== Zukünftige Maßnahmen bzgl. Sprachassistenz ==
<div style="background-color:#f6f6f6;border:1px solid #DCDCDC;padding:0.6em 0.8em;margin:0.6em 0 1em 0;">'''Letzte Aktualisierung des Abschnitts: 2021''' </div>

'''Bewertung der Maßnahmen'''

Bewertet werden Aufwand und Nutzen als grobe Einschätzungen von 1 (gering) bis 4 (sehr hoch bzw. sehr groß).

* '''Aufwand''': umfasst die geschätzten Kosten, Zeit und Personal
* '''Nutzen''': erwarteter Beitrag zu Vision und Zielen des Themenbereichs sowie zu den [https://koncept.serbski-inkubator.de/index.php/2.3_Strategische_Ziele_f%C3%BCr_die_sorbische_Kultur_und_Sprache strategischen Zielen für die sorbische Kultur und Sprache]
* '''Attraktivität''': Nutzen minus Aufwand: positiv = hoch, 0 = mittel, negativ = gering. Sie dient der Orientierung und ersetzt keine Priorisierung.

=== <span id="M1.1_1"></span>1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_1 – Entwicklung einer obersorbischen Spracherkennung (HSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine obersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter Sprachdaten
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: hoch''' (3/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: hoch''' (+1)<br>

|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung'''

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* '''2020-2021:''' Machbarkeitsstudie und Demonstrator „smart lamp / mudra lampa“ („digidom #1“)
** Fraunhofer IKTS und BTU Cottbus im Auftrag der Stiftung für das sorbische Volk
** [https://zalozba.de/medien/pressearchiv/detail/digidom-1-mudra-lampa/ Informationen zum Projekt]
* '''2023:''' Folgeprojekt „Vorbereitung der Spracherkennung für das Obersorbische für eine Diktierfunktion“
** Stiftung für das sorbische Volk.
|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2019:''' Mozilla Common Voice Obersorbisch; Sprachaufnahmen und Prüfung durch freiwillig Mitwirkende
** Stiftung für das sorbische Volk und WITAJ-Sprachzentrum unterstützen den Beteiligungsaufruf
** '''Stand 2026:''' Erweiterung des Datenbestands veröffentlicht, [https://discourse.mozilla.org/t/common-voice-scripted-speech-v27-0-and-spontaneous-speech-v5-0-released/149490 siehe Meldung]
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen und Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachdaten und Modelle prüfen; Datenlücken und offene Nutzungsrechte klären.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln und anhand der Qualitätskriterien prüfen.
# Priorisierten Anwendungsfall pilotieren.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_2"></span>1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB) ===

{| class="wikitable" style="width:100%;background-color:#ffffff;color:#202122;"
! colspan="2" style="background-color:#d9e2f3;text-align:left;" | Maßnahme 1.1_2 – Entwicklung einer niedersorbischen Spracherkennung (DSB)

|-
! scope="row" style="width:20%;text-align:left;" | Ziel
| Eine niedersorbische Spracherkennung steht als Sprachdienst zur Verfügung und kann in priorisierten Anwendungen genutzt werden.

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Inhalt
|
* Bereitstellung geeigneter niedersorbischer Sprachaufnahmen und zugehöriger Texte
* Entwicklung oder Anpassung von Spracherkennungsmodellen
* Qualitätsprüfung mit unterschiedlichen Sprecherinnen und Sprechern
* Bereitstellung über dokumentierte Schnittstellen
* Einbindung in Anwendungen
* Absicherung von Betrieb und Pflege

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Bewertung
| '''Aufwand: sehr hoch''' (4/4) · '''Nutzen: sehr groß''' (4/4) · '''Attraktivität: mittel''' (0)
|-
! colspan="2" style="background-color:#eaf0f8;text-align:left;" | Umsetzungsstand und weitere Planung (Stand: 2026)

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Status
| 🟡 '''in Bearbeitung''' <br>
* Datensammlung und Modellentwicklung sind dokumentiert.
* Entwicklungsstand und Verfügbarkeit eines nutzbaren Sprachdienstes: <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Abgeschlossene Projekte
|
* <mark>prošu dodać</mark>

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Laufende Projekte
|
* '''seit 2023:''' Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Automatischen Spracherkennung für Nieder- und Obersorbisch
** Sorbisches Institut, gefördert durch die Stiftung für das sorbische Volk
** Niedersorbische Pilotphase ab 2023, Fertigstellung eines Prototyps für 2024 vorgesehen.
** <mark>staw prošu dodać</mark>
** [https://www.serbski-institut.de/projekte-sprachwissenschaft/entwicklung-und-verbesserung-von-modellen-zur-automatischen-spracherkennung-fuer-nieder-und-obersorbisch/ Informationen zum Projekt]
* '''seit 2026:''' Mozilla Common Voice Niedersorbisch
** initiiert vom WITAJ-Sprachzentrum Cottbus
** Gewinnung und Einweisung von Sprecherinnen und Sprechern für die Sammlung von Sprachaufnahmen
** <mark>staw dodać?</mark>
** [https://www.witaj-sprachzentrum.de/niedersorbisch/2026/09/30/common-voice-projekt-fuer-niedersorbisch-vorgestellt/ Informationen zum Projekt]

|-
! scope="row" style="text-align:left;" | Offene Schritte
|
# Priorisierte Anwendungen, insbesondere eine Diktierfunktion, und anwendungsbezogene Qualitätskriterien festlegen.
# Vorhandene Sprachaufnahmen und Texte auf Qualität, Sprecherabdeckung, Datenlücken und Nutzungsrechte prüfen; weitere Datensammlung darauf ausrichten.
# Spracherkennungsmodell und Sprachdienst entwickeln oder anpassen, anhand der Qualitätskriterien prüfen und in einer priorisierten Anwendung erproben.
# Produktive Nutzung sowie Finanzierung, Betrieb und Pflege verbindlich organisieren.

|}

=== <span id="M1.1_3"></span>1.1_3 - Entwicklung obersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (HSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_3'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung obersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (HSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein obersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Basis für das das Anlernen eines Übersetzungs-Systems ist das Vorliegen von 2-sprachigen parallelen Textkorpora in speziellen Formaten. Diese müssen erstellt werden, so dass ein Übersetzungs-System angelernt werden kann.

Das Projekt wurde bereits gestartet und die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Diese Maßnahme soll sicherstellen, dass das Projekt auch in den Folgejahren mit ausreichenden Personal- und Sachmitteln ausgestattet ist.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Zunächst sollte geprüft werden, ob das WITAJ-Sprachzentrum bzw. alle weiteren, Übersetzungen produzierenden Einrichtungen, bei der Erstellung entsprechender Textkorpora unterstützt werden können, z. B. mit computerlinguistischem Fachpersonal.</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Fertigstellung der Entwicklung des obersorbischen parallelen Textkorpus im speziellen Format</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">nach Fertigstellung ist zu prüfen, ob die Daten in Microsoft Translate und Google Translate übernommen werden können</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">stete Erweiterung des Korpus unter Berücksichtigung und Auswertung der bisher erzielten Ergebnisse der automatischen Übersetzung</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist sehr aufwendig, das spezielle Format der parallelen Textkorpora herzustellen</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_4"></span>1.1_4 - Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_4'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung niedersorbischer Übersetzungsdienst (für Sätze) (DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Ein niedersorbischer Übersetzungsdienst ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | s. o.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfen der Ergebnisse und Zwischenstände der o. g. Maßnahme 1.1_3</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von Schritten zur Entwicklung eines niedersorbischen Übersetzungsdienstes</div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' sehr hoch (4 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o., jedoch können die bereits für Obersorbisch erarbeiteten Ergebnisse können teilweise genutzt und umgearbeitet werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_5"></span>1.1_5 und 1.1_6 - Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB) ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_5 und 1.1_6'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Entwicklung einer Sprachausgabe (HSB, DSB)'''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Eine Sprachausgabe in beiden sorbischen Sprachen ist auf den meistgenutzten elektronischen Geräten nutzbar.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Erstellung vollständiger Audio-Wörterbücher / phonetischer Wörterbücher als Basis für eine Sprachausgabe / Vorlesefunktion (TTS).
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Schritte'''
| style="background-color:transparent;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" |
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Prüfung der Ergebnisse der Entwicklung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen durch das Sorbische Institut, ca. 2023</div>
# <div style="margin-left:0.61cm;margin-right:0cm;">Festlegung und Umsetzung von weiteren Schritten zur Entwicklung einer Sprachausgabe </div>
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' hoch (3 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' sehr groß (4 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">es ist ein langer und schwerer Weg mit breiter Grundlagenarbeit</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">der Aufwand für die Erstellung einer Vorlesefunktion für beide sorbische Sprachen ist eingeplant beim Sorbischen Institut von 2018 bis 2023</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">s. o.</div>
|-
|}

=== <span id="M1.1_7"></span>1.1_7 - Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen' ===

{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| align=center style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''1.1_7'''
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | '''Finden einer Software für 'Intention und Anweisungen''''
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Zielstellung'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für die Interaktion mit elektronischen Geräten kann die gesprochene sorbische Sprache gleichwertig zur geschriebenen Sprache genutzt werden.
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 20%;" | '''Inhalt'''
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 80%;" | Für eine vollständige Sprachassistenz ist diese Maßnahme abschließend durchzuführen. Hierfür kann am Markt nach vorhandenen Programmen recherchiert werden, welche die Intention des Nutzers erkennen, Anweisungen ableiten und ausführen können.
|-
|}
{| style="border-spacing:0;width: 100%;"
|-
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Geschätzter Aufwand:''' moderat (2 / 4)
| style="background-color:#d9e2f3;border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" | '''Erwarteter Nutzen:''' moderat (2 / 4)
|-
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">entsprechende Software gibt es als Open-Source-Projekte</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese muss recherchiert und getestet sowie angepasst werden</div>
| style="border:0.5pt solid #000000;width: 50%;" |
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">diese Software ist der letzte Baustein zum vollständigen Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">dieser hat einen sehr großen Einfluss sowohl auf die Visionen für die sorbische digitale Welt 2025 als auch auf die strategischen Ziele für die sorbische Kultur und Sprache </div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">allen Sorben und Lernenden eröffnen sich neue Sprachräume mit Sprachassistenten</div>
* <div style="color:#000000;margin-left:0.34cm;margin-right:0cm;">ohne Finalisierung der Vorgänger-Maßnahmen entsteht hier kein Nutzen</div>
|-
|}

----
<references/>