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Es unterstützt über Sprachen und mit dem virtuellen Keyboard lassen sich ideografische Schriftzüge eingeben. Darüber hinaus erkennt es auch Emoji-Zeichnungen.

Eine erweiterte Funktion sendet hierbei Informationen an Google, um die Handschriften-Erkennung zu verbessern. Diese lässt sich allerdings zugunsten des Datenschutzes jederzeit deaktivieren.

Allerdings ist es nur im Monats- oder Jahresabo möglich, die Texte zu speichern, per E-Mail zu versenden oder sie auf eine andere Art und Weise weiterzuverarbeiten.

Windows 10 Unter Windows 10 ist ein Handwriting-Panel verfügbar, wo Sie mit dem Stift oder Finger anstelle der Tastatur einen handgeschriebenen Text verfassen, der direkt in Text umgewandelt wird.

Dieses Feature funktioniert mit jedem Textfeld. Dadurch öffnet sich ein Eingabefenster, in das Sie mit dem Stift oder Ihrem Finger einen handgeschriebenen Text eingeben.

Das Programm wandelt Handschrift in Text um, wobei der virtuelle Stift erweiterte Funktionen besitzt. Unterschiedliche Farben und Dicken können eingestellt werden und die Formerkennung erzeugt automatisch aus einer Freihandzeichnung die passende geometrische Form.

Die App ist im AppStore für 8,99 Euro erhältlich. Der Begriff "Spracherkennungssoftware" bezeichnet Computerprogramme, die gesprochene Sprache identifizieren und in schriftlichen Text umwandeln beziehungsweise darauf reagieren.

Oftmals spricht man auch von Diktiersoftware. Dabei analysiert der Computer die eingegebenen Sprachinformationen hinsichtlich der gesprochenen Wörter, ihrer Bedeutung sowie der individuellen Charakteristika des Sprechers.

Der Begriff Spracherkennung ist von der Stimmerkennung zu unterscheiden. Die Stimmerkennung bezeichnet ein biometrisches Verfahren, das Personen anhand ihrer Stimme identifiziert.

Mittlerweile ermöglichen es gute Spracherkennungsprogramme ihrem Nutzer, per Sprachbefehl seinen PC zu steuern, seine E-Mails und Kalendereinträge zu verwalten und das Internet zu durchsuchen.

Zudem sind solche Spracherkennungsprogramme in der Lage, gesprochene Sätze in Schrift umzusetzen. Voraussetzung hierfür ist üblicherweise eine kurze Trainingseinheit, in deren Rahmen der Nutzer einen Text laut sprechen muss.

Gute Spracherkennungssoftware ist lernfähig und verbessert ihre Erkennungsrate im Laufe der Zeit. Aktuell gibt es Diktiersoftware auf dem Markt, deren Erkennungsgenauigkeit bereits von Beginn an bis zu 99 Prozent erreicht.

Bei einfachen Texten und Diktaten ist übrigens mühelos eine Spracherkennung von Prozent zu erreichen. Neue Programme fügen auch schon eigenständig Punkt und Komma in die Texte ein.

Diese Funktion muss jedoch noch weiterentwickelt werden, somit ist es aktuell noch sinnvoll, die Interpunktionszeichen in Diktaten mit zu diktieren.

Zunächst mag ihnen dies vielleicht etwas seltsam erscheinen. Der kleine Mehraufwand lohnt sich allerdings, da sich Satzzeichen so an den richtigen Stellen befinden.

So erstellen Nutzer mithilfe der Diktierfunktion einer Spracherkennungssoftware ihre Texte bis zu dreimal schneller als beim selbstständigen Tippen. Darüber hinaus bieten die meisten Programme die Möglichkeit, Texte unterwegs mit einem Diktiergerät aufzunehmen und die Aufnahmen Zuhause von der Software in geschriebenen Text umsetzen zu lassen.

Auch für die Gesundheit ist eine Spracherkennungssoftware vorteilhaft: Während Anwender beim Tippen an eine unnatürliche Haltung gebunden sind und zudem die Sehnen ihrer Hände und Unterarme belasten, haben sie beim Diktieren die Möglichkeit, sich frei zu bewegen und so ihre Hände und Arme sowie Rücken und Nacken zu entspannen.

So minimieren sie etwa die Risiken einer Sehnenscheidenentzündung oder von Rückenschäden. Die folgende Übersicht fasst die wichtigsten Vorteile einer Spracherkennungssoftware zusammen.

Seit den er Jahren beschäftigen sich Forscher mit der Entwicklung von Spracherkennungssystemen — aufgrund der begrenzten technischen Möglichkeiten lange Zeit wenig erfolgreich.

Bereits im Jahr erschien die Version 1. Die Spracherkennung ist ein Teilgebiet der angewandten Informatik, der Ingenieurswissenschaften und der Computerlinguistik.

Ziel ist dabei, die gesprochene Sprache der automatischen Datenerfassung zugänglich zu machen. Dabei wird zwischen sprecherunabhängiger und sprecherabhängiger Spracherkennung unterschieden.

Diese Form ist auf eine breite Anwenderschicht ausgelegt. Benutzer können sofort und ohne Trainingsphase mit dem Diktieren beginnen. Dabei ist der Wortschatz allerdings auf einige tausend Wörter beschränkt.

Diese Systeme werden bevorzugt im technischen Bereich eingesetzt, etwa bei einem Dialogsystem wie einer automatischen Fahrplanauskunft. Die Sprecherabhängigen Systeme müssen hingegen vor der Verwendung auf Besonderheiten der Aussprache trainiert werden.

Neuere Systeme ermöglichen das Anlernen auch während der Benutzung. Im Gegensatz zur sprecherunabhängigen Spracherkennung können hier individuelle Interaktionsmöglichkeiten mit dem System programmiert werden, etwa eigene Begriffe oder Abkürzungen.

Der Einsatz mit häufig wechselnden Nutzern, zum Beispiel in einem Callcenter, ist mit einem solchen System daher nicht sinnvoll. Ein weiteres technisches Unterscheidungskriterium ist die Art der technischen Anbindung.

Das Ergebnis liegt in diesen Fällen ohne nennenswerte Zeitverzögerung vor. Die bei diesem System gegebene unmittelbare Interaktion zwischen dem Nutzer und dem System garantiert höchste Erkennungsqualität.

Bei Back-End-Systemen erfolgt die Umsetzung hingegen zeitversetzt: Die Verarbeitung erfolgt dabei auf einem oftmals weit entfernten Server, der Text steht dadurch erst mit Verzögerung zur Verfügung.

Diese Lösungen sind aktuell im medizinischen Anwendungsbereich noch sehr verbreitet. Da keine unmittelbare Interaktion erfolgt, sind zufriedenstellende Ergebnisse nur dann zu erwarten, wenn der Benutzer bereits Erfahrung mit Sprachsteuerung hat.

Moderne Spracherkennungssysteme erreichen bei Diktaten an PCs eine Erkennungsquote um 99 Prozent und erfüllen so in vielen Bereichen die Anforderungen für die praktische Einbindung.

Dies ist bei wissenschaftlichen Texten, Geschäftskorrespondenzen und juristischen Schriftsätzen der Fall.

Zwar ist das manuelle Hinzufügen neuer Wörter manuell möglich, werden diese aber nur selten oder gar einmalig genutzt, ist diese Verfahrensweise wenig effizient.

Anwender wie Dichter profitieren von diesen Systemen daher weniger als Ärzte oder Rechtsanwälte. Von nicht zu unterschätzender Bedeutung für eine erfolgreiche Texterkennung ist dabei die Qualität der Tonaufnahmen.

Bei Mikrofonen, die direkt vor dem Mund getragen werden, etwa bei Headsets oder Telefonen, ist die Erkennungsrate deutlich höher als bei Mikrofonen, die im Raum angebracht sind.

Dies wird beispielsweise relevant, wenn der Sprecher das Diktat unterwegs im Berufsverkehr aufzeichnet. So zerlegt eine Spracherkennungssoftware einen gesprochenen Text in einzelne Buchstaben, Phoneme oder Wörter.

Dieses Verfahren ist deutlich komplexer, erhöht aber auch die Ergebnisgenauigkeit. Die meisten Anbieter von Spracherkennungssoftware haben unterschiedlich umfangreiche Versionen ihrer Spracherkennung im Sortiment.

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Beachten Sie ggf. Somit entsteht hier oft ein repräsentativeres Ergebnis als bei wenigen Downloads.

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Innerhalb der Informationstechnik entwickelt, wurde es darüber möglich, Texte in Abgrenzungen zu Bildern auch als solche automatisch zu erkennen und auszugeben.

Um es den ersten Texterkennungs-Programmen einfacher zu machen, wurden ursprünglich spezielle Schriftarten entwickelt, die zum Beispiel beim Bedrucken von Checks und anderen offiziellen, maschinell verarbeiteten Dokumenten zum Einsatz kamen.

Dank immer ausgefeilterer Technik können gute OCR-Anwendungen heute nicht nur die unterschiedlichsten Druckerschriften, sondern auch Handschriften erkennen und umwandeln.

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Diese Verbindung ist wirklich brauchbar! Die Texterkennung ist dieselbe, die dem Projekt Google Bücher zugrunde liegt.

In der Regel sind die ersten Ergebnisse der Texterkennung schon recht gut. Ein paar einfache Funktionen erleichtern die Arbeit. Allerdings geht es bei diesem Programm um die reine Texterkennung.

Es ist nicht vorgesehen, ein Layout einer grafischen Vorlage in einen editierbaren Text zu übertragen. Es wird also weder der Textfluss berücksichtigt, noch enthält das Ergebnis irgendwelche Grafiken.

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