Hallo Christian,
deine Beschreibung, gerade was längere, frei formulierte und auch komplexer aufgebaute Sätze betrifft, finde ich sehr interessant. Ich kann gut nachvollziehen, was du mit dem Eindruck meinst, dass sich die Spracherkennung teilweise zu stark am vermuteten weiteren Satzverlauf orientiert, anstatt möglichst eng am tatsächlich Gesprochenen zu bleiben.
Aus meiner persönlichen Erfahrung kenne ich nämlich auch die andere Seite sehr gut: Ich arbeite seit vielen Jahren mit Dragon NaturallySpeaking in der Medical-Version und habe dort erlebt, welchen Unterschied eine über längere Zeit selbstlernende und auf den persönlichen Sprachgebrauch abgestimmte Spracherkennung machen kann.
Damit kann ich ganz natürlich und flüssig formulieren, ohne bewusst langsamer sprechen oder zwischen einzelnen Satzteilen innehalten zu müssen. Eher im Gegenteil: Gerade wenn ich einen Gedanken zusammenhängend ausformuliere, funktioniert die Erkennung sehr zuverlässig. Für mich besonders wertvoll ist dabei der umfangreiche medizinische Fachwortschatz. Auch komplexere Fachbegriffe lassen sich dadurch in den normalen Sprachfluss integrieren, ohne dass ich meine Ausdrucksweise an die Software anpassen muss.
Natürlich spielt dabei auch die Qualität der Spracheingabe eine Rolle. Ich verwende hierfür ein professionelles drahtloses Headset von Jabra, dessen Mikrofon meine Stimme sehr klar erfasst und störende Umgebungsgeräusche wirkungsvoll reduziert. Gerade in nicht vollkommen ruhiger Umgebung verbessert das die Ausgangsqualität für die Spracherkennung noch einmal deutlich. Für mich zeigt sich daran sehr schön, dass zuverlässiges Diktieren immer aus dem Zusammenspiel einer guten akustischen Erfassung und einer leistungsfähigen, lernfähigen Spracherkennung entsteht.
Genau darin sehe ich einen wesentlichen Unterschied: Idealerweise sollte sich eine gute Spracherkennung im Laufe der Zeit möglichst weit an den individuellen Wortschatz, die Aussprache und den persönlichen Satzbau des Nutzers anpassen – und nicht umgekehrt der Nutzer seine Sprache an die Grenzen der Erkennung.
Deshalb finde ich auch deinen Hinweis auf deinen bewussten Umgang mit Sprache, Synonymen und längeren Satzkonstruktionen wichtig. Gerade bei solchen Formulierungen fällt besonders deutlich auf, ob tatsächlich der gesprochene Wortlaut zuverlässig erfasst wird oder ob eine nachgelagerte Interpretation des Satzkontextes zu Veränderungen führt. Ohne zu wissen, wie Apple dies intern technisch gewichtet, wären genau solche reproduzierbaren Beispiele aus meiner Sicht sehr aufschlussreich.
Für mich persönlich ist es deshalb besonders schade, dass Dragon NaturallySpeaking in der von mir genutzten Medical-Version nicht für macOS zur Verfügung steht. Eine vergleichbar lernfähige Diktierlösung mit einem ausgeprägten medizinischen Fachwortschatz und der Möglichkeit, hochwertige externe Mikrofontechnik entsprechend zu nutzen, würde ich dort sehr begrüßen.
Deine Rückmeldung zeigt jedenfalls sehr anschaulich, dass es beim Diktieren nicht nur darum geht, einzelne Wörter irgendwie richtig zu erkennen. Entscheidend ist, dass man seinen Gedanken und seinem natürlichen Sprachfluss folgen kann, ohne ständig überlegen zu müssen, wie man einen Satz formulieren oder aussprechen muss, damit die Software ihn versteht.
Liebe Grüße! 🌺
