KKC_0241 | KI Sprach-Interfaces bauen: STT & TTS, die wirken

Sprach-Interfaces scheitern selten an der Idee, sondern an Details: Latenz, Störgeräusche, unklare Dialogwechsel oder eine TTS-Ausgabe, die sich „robotisch“ anfühlt. In diesem Seminar bauen Sie eine komplette STT- und TTS-Pipeline, die diese Stolperstellen gezielt adressiert. Sie starten mit einer sauberen Architektur: Audioaufnahme, Streaming zum Backend, Segmentierung und Rückgabe von Teil- und Endergebnissen.

Danach gehen Sie tief in Speech-to-Text: Wann lohnt sich Streaming, wie helfen Voice Activity Detection und Segmentierung, und wie bringen Sie Fachbegriffe und Eigennamen stabil in die Erkennung. Sie lernen, Qualität nicht zu erraten, sondern zu messen: Word Error Rate, Confidence, Real-Time-Factor und Latenz-Budgets. Im zweiten Teil optimieren Sie die Sprachausgabe: Stimmenauswahl, Prosodie und SSML für Pausen, Betonungen und Zahlenformate.

Sie kümmern Sie um Audio-Formate, Lautheit und Normalisierung, damit die Ausgabe auf unterschiedlichen Geräten konsistent klingt. Anschließend setzen Sie Dialoglogik um: Turn-Taking, Rückfragen, Bestätigungen und Bararge-in, damit Nutzer die Ausgabe unterbrechen können. Zum Abschluss planen Sie Betrieb und Governance: PII-Handling, Logging- und Retention-Strategien, Zugriffskontrollen, Monitoring und Kostensteuerung.

Ergebnis ist ein praxistauglicher Blueprint, den Sie auf Ihr Produkte übertragen können.

• Eine vollständige Streaming-Architektur für Sprach-Interfaces entwerfen
• Audioaufnahme, Segmentierung und Teilergebnisse technisch umsetzen
• Voice Activity Detection und Fachvokabular für STT einsetzen
• Word Error Rate, Confidence, Real-Time-Factor und Latenz messen
• Stimmen, Prosodie und SSML für natürliche TTS-Ausgaben steuern
• Audioformate, Lautheit und Normalisierung geräteübergreifend abstimmen
• Fehlerfälle, Unterbrechungen und Dialogwechsel robust behandeln

Das Seminar richtet sich an Softwareentwickler/innen, KI-Entwickler/innen, Solution-Architekt/innen sowie Fachkräfte für Conversational AI, Voice User Interfaces und digitale Assistenzsysteme.

Programmierkenntnisse und Grundverständnis webbasierter oder cloudbasierter Anwendungen werden vorausgesetzt. Erfahrungen mit APIs und Audioverarbeitung sind hilfreich.

• Architektur für Sprach-Interfaces
  • End-to-End-Flows: Audio rein, Text raus, Antwort zurück
  • Client, Backend, Streaming: typische Bausteine
  • Latenz-Budget und Qualitätsziele definieren
  • Fehlerbilder: Abbrüche, Hall, Overlap, Stille
• Speech-to-Text (STT) in der Praxis
  • Streaming vs. Batch-Transkription
  • Voice Activity Detection und Segmentierung
  • Spracherkennung für Fachvokabular: Phrasen, Wörterbücher
  • Messgrößen: WER, Real-Time-Factor, Confidence
• Text-to-Speech (TTS) mit natürlicher Ausgabe
  • Stimmenauswahl, Stil und Prosodie
  • SSML-Grundlagen für Betonung und Pausen
  • Audio-Formate, Sampling, Lautheit, Normalisierung
  • Streaming-Audio und Unterbrechbarkeit
• Dialoglogik und Orchestrierung
  • Turn-Taking: wann zuhören, wann sprechen
  • Bararge-in: Nutzer unterbricht die Ausgabe
  • Fallbacks, Rückfragen, Bestätigungen
  • Kontextverwaltung und Prompting-Schnittstellen
• Qualität, Tests und Monitoring
  • Testsets für Akzente, Umgebungsgeräusche, Domänenbegriffe
  • Automatisierte Regression: Transkription und Audio
  • Observability: Latenzen, Ausfallraten, Qualitätsdrift
  • Human-in-the-loop für Iterationen
• Datenschutz, Sicherheit und Betrieb
  • PII-Handling, Logging-Strategien, Retention
  • On-Prem, Private Cloud, Managed APIs: Trade-offs
  • Schlüsselmanagement, Zugriff, Audit
  • Kostensteuerung: Token, Minuten, Caching