Dialekte und Sprach-KI: Warum Mundart die Transkription herausfordert — memozero

Wie gut versteht eine KI eigentlich Dialekt? Diese Frage erreicht uns regelmäßig, insbesondere von Gutachtern, Ermittlungsbehörden und Forschenden, die mit Aufnahmen aus dem gesamten deutschsprachigen Raum arbeiten. Die ehrliche Antwort: Dialekte sind in der computerlinguistischen Praxis immer eine Herausforderung, und das gleich aus mehreren Gründen. In diesem Artikel erklären wir, warum das so ist, was das für Ihre Arbeit tatsächlich bedeutet und wie memozero Sie dabei unterstützt.

Dialekte sind mehr als „gefärbtes Hochdeutsch”

Einige Dialekte stellen faktisch eigene Sprachen dar, etwa „Platt”, „Säggsisch” oder „Schwyzerdütsch”. Sie unterscheiden sich vom Standarddeutschen nicht nur in der Aussprache, sondern auch in Wortschatz, Grammatik und teilweise sogar in der Schreibweise, sofern es überhaupt eine anerkannte Schreibweise gibt.

Teilweise lassen sich diese Sprachen wiederum in eigene Dialekte mit spezifischer Mund- und Schreibart sowie Eigenwörtern aufteilen. Ein Beispiel: Im Schwyzerdütschen gibt es große Unterschiede zwischen Bärndütsch und Züritüütsch, obwohl beide Regionen nahe beisammen liegen.

Derartiges findet sich auch in Deutschland. Kölsch und Ruhrdeutsch unterscheiden sich zum Teil erheblich, weil sie aus dem Niederdeutschen bzw. Mitteldeutschen hervorgegangen sind. Ebenso weisen der „fränggische” und der „altboarische” Dialekt unterschiedliche Wurzeln auf, wobei es mittlerweile auch zu Mischformen gekommen ist, sogenannten Regiolekten. Solche Mischformen lassen sich auch im baden-württembergischen Südwesten beobachten, wo das alemannische Badisch auf das Schwäbische trifft.

Was müsste eine KI dafür leisten?

Dass eine KI all diese Dialekte unter „Deutsch” erfasst, deren Eigenwörter und Aussprache verlässlich erkennt und hinreichend trennscharf, aber nuanciert, ohne wiederkehrende Fehler verschriftlicht, ist unserem Wissen nach derzeit (noch) nicht möglich.

Der Grund liegt in der Funktionsweise moderner Spracherkennung: Die Modelle lernen aus riesigen Mengen an Audioaufnahmen mit zugehörigen Transkripten. Standardsprache ist in diesen Trainingsdaten massiv überrepräsentiert, deshalb funktioniert Hochdeutsch hervorragend. Für eine dialektgetreue Erkennung bräuchte es dagegen jeweils zehntausende längere Tonaufnahmen von Sprechern des jeweiligen Dialekts mit bereits perfekt angefertigten Transkripten, die einer KI Wort für Wort in mehreren Durchgängen beigebracht werden müssten. Erschwerend kommt hinzu, dass es für einige Dialekte gar keine allgemein anerkannte Schreibweise gibt: Was wäre dann überhaupt das „richtige” Transkript?

In der Praxis bedeutet das: Je näher eine Aufnahme an der Standardsprache liegt, desto besser das Ergebnis. Bei regionaler Färbung bleibt die Erkennung in der Regel sehr gut. Bei tiefem Dialekt weicht das Modell dagegen oft auf das ähnlichste hochdeutsche Wort aus, und genau diese Stellen gilt es anschließend zu korrigieren.

Was heißt das für die Gutachtenpraxis?

Die gute Nachricht: Für die Praxis, insbesondere im gutachterlichen Kontext, ist eine dialektgetreue Transkription in der Regel auch nicht notwendig. Eine „wörtliche” Transkription, „wie es für die Bearbeitung des Gutachtenauftrags erforderlich ist”, genügt laut dem wegweisenden BGH-Urteil von 1999 (Rn. 56) völlig.

Nach unserer Auffassung hebt das Gericht hier primär auf die Inhaltsanalyse ab. Zur Feststellung von Realkennzeichen sollte die wortgenaue Mundart nur selten von Bedeutung sein, da es in diesem Analyseschritt auf inhaltliche (und nicht auf paraverbale) Aspekte einer Aussage ankommt. Entscheidend ist also, was gesagt wurde, nicht, wie es regional gefärbt ausgesprochen wurde.

Wie memozero Sie konkret unterstützt

Weil sich Dialekt-Fehler technisch nie ganz vermeiden lassen, haben wir memozero so gebaut, dass Sie möglichst wenig Zeit mit der Korrektur verbringen:

• Synchrone Wiedergabe: Text und Ton laufen im Editor synchron. Sie hören jede unklare Stelle im Original und korrigieren direkt im Text, ohne im Audio suchen zu müssen.
• Markierung unsicherer Stellen: memozero zeigt Ihnen pro Wort an, wie sicher sich das Modell war. Dialektbedingte Unsicherheiten springen so sofort ins Auge.
• Individuelles Wörterbuch: Ergänzen Sie regionale Eigenwörter, Fachbegriffe und Eigennamen, die in Ihren Aufnahmen wiederkehren. So verbessern sich die Ergebnisse mit der Zeit.
• Automatische Sprechertrennung: Die Sprecherzuordnung funktioniert unabhängig vom Dialekt, denn sie basiert auf Stimmmerkmalen, nicht auf dem Gesagten.

Übrigens: Auch die Aufnahmequalität spielt eine große Rolle. Ein nah platziertes Mikrofon und wenig Hintergrundgeräusche helfen dem Modell bei Dialekt-Aufnahmen überproportional.

Unser Fazit

Eine KI, die jeden deutschen Dialekt fehlerfrei und dialektgetreu verschriftlicht, gibt es derzeit nicht, und daran wird sich kurzfristig auch nichts ändern. Für belastbare Arbeitsergebnisse ist sie aber auch nicht erforderlich: Eine wörtliche, inhaltlich vollständige Transkription mit effizienter Korrekturmöglichkeit deckt die Anforderungen der Praxis ab.

Wir möchten Ihnen daher empfehlen, unsere Testversion einmal unverbindlich mit Ihrem eigenen Audiomaterial auszuprobieren. Sollten Sie nicht zufrieden sein, können Sie innerhalb der ersten beiden Wochen problemlos wieder kündigen, ohne dass Ihnen Kosten entstehen. Teilen Sie uns in diesem Fall gerne mit, was wir aus Ihrer Perspektive noch verbessern oder ergänzen können.