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Intelligente Assistenten - Untersuchung der Spracheingabe in Verbindung mit dem ERP-System SIVAS.ERP

  • Die vorliegende Bachelorarbeit wurde für die schrempp edv GmbH erstellt. Die Untersuchung von Technologien intelligenter Assistenz und eine fundierte Einsatzempfehlung für zukünftige Entwicklungen in Verbindung mit dem ERP-System SIVAS sind die primären Ziele der Abschlussarbeit. Das Hauptaugenmerk der Analyse liegt auf der Spracherkennung und der Sprachverarbeitung. Diese Technologien sollen denDie vorliegende Bachelorarbeit wurde für die schrempp edv GmbH erstellt. Die Untersuchung von Technologien intelligenter Assistenz und eine fundierte Einsatzempfehlung für zukünftige Entwicklungen in Verbindung mit dem ERP-System SIVAS sind die primären Ziele der Abschlussarbeit. Das Hauptaugenmerk der Analyse liegt auf der Spracherkennung und der Sprachverarbeitung. Diese Technologien sollen den Umgang mit den komplexen Anwendungen im SIVAS-Umfeld erleichtern. Der erste Teil der Abschlussarbeit befasst sich mit den theoretischen Grundlagen intelligenter (Sprach-) Assistenz. Im zweiten Teil wird die SIVAS.Montage-App und ein Szenario zur prototypischen Umsetzung intelligenter Assistenz vorgestellt. Die folgenden Teile beschäftigen sich mit der Spracherkennung und Sprachverarbeitung von Google und Microsoft. Die beiden Unternehmen betreiben seit Jahren intensive Forschungen zu den Sprachtechnologien und bieten erfolgreiche Lösungskonzepte an. Analysierte Frameworks der Spracherkennung sind die Google Speech API und die Bing Speech API. Kandidaten der Sprachverarbeitung sind Dialogflow von Google und LUIS von Microsoft. Das Ergebnis der Analyse ist die Einsatzempfehlung der Frameworks von Google. Insbesondere bei der ermittelten Fehlerrate als Schlüsselkriterium der Spracherkennung, kann Google mit 11,11 % gegenüber Microsoft mit 23,09 % überzeugen. Der Vergleich der Frameworks zur Sprachverarbeitung liefert ähnliche Resultate. Google ist Microsoft bei der Klassifizierung bisher unbekannter Aussagen der Anwender mit einer Genauigkeit von 86,67 % um fünf Prozentpunkte überlegen. Informationen werden mit Hilfe von Dialogflow erfolgreicher und strukturell besser aufbereitet extrahiert. Abschließend wird SIVAS mit den analysierten Google-Technologien mittels einer prototypischen Umsetzung des ausgewählten Szenarios zur Erfassung von Montagezeiten zusammengebracht.show moreshow less

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Metadaten
Author:Andreas Wagner
Place of publication:Offenburg
Year of Publication:2018
Pagenumber:157
Language:German
DDC classes:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
Advisor:Stephan Trahasch, Tobias Lachmann
Publishing Institution:Hochschule Offenburg
Granting Institution:Hochschule Offenburg
Date of final exam:2018/04/30
Document Type:Bachelor Thesis
Institutes:Abschlussarbeiten / Bachelor-Studiengänge / WIN+
Open Access:Zugriffsbeschränkt
SWB-ID:1727549546
Release Date:2018/05/02
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG