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Title:
WORDING-BASED SPEECH ANALYSIS AND SPEECH ANALYSIS DEVICE
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2014/131763
Kind Code:
A2
Abstract:
The invention relates to a method for wording-based speech analysis. In order to provide a method that allows automated analysis of largely arbitrary features of a person from whom a voice file that needs to be analysed comes, the invention detaches itself from the known concept of evaluating static keyword lists for the personality type. The method according to the invention comprises the preparation of a computer system by formation of a reference sample that allows the comparison that is necessary for feature recognition with other persons. The preparation of the computer system involves the recording and storage of a further voice file in addition to the voice files of the reference sample, the analysis of the additionally recorded voice file and the output of the recognized features using at least one output unit connected to the computer system. Furthermore, the invention relates to a speech analysis device for carrying out the method.

Inventors:
GRATZEL DIRK C (DE)
GREB CHRISTIAN (DE)
Application Number:
EP2014/053643
Publication Date:
September 04, 2014
Filing Date:
February 25, 2014
Export Citation:
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Assignee:
PSYWARE GMBH (DE)
International Classes:
G10L15/18
Domestic Patent References:
WO2005027091A12005-03-24
Foreign References:
US5696981A1997-12-09
Other References:
FRANÇOIS MAIRESSE ET AL: "Using Linguistic Cues for the Automatic Recognition of Personality in Conversation and Text", JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, Bd. 30, 1. November 2007 (2007-11-01), Seiten 457-500, XP055134911,
JENNIFER GOLBECK ET AL: "Predicting personality with social media", PROCEEDINGS OF THE 2011 EXTENDED ABSTRACTS ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, 1. Januar 2011 (2011-01-01), Seiten 253-262, XP055135178, New York, New York, USA DOI: 10.1145/1979742.1979614 ISBN: 978-1-45-030268-5
JENNIFER GOLBECK ET AL: "Predicting Personality from Twitter", PRIVACY, SECURITY, RISK AND TRUST (PASSAT), 2011 IEEE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AND 2011 IEEE THIRD INTERNATIONAL CONFERNECE ON SOCIAL COMPUTING (SOCIALCOM), IEEE, 9. Oktober 2011 (2011-10-09), Seiten 149-156, XP032090193, DOI: 10.1109/PASSAT/SOCIALCOM.2011.33 ISBN: 978-1-4577-1931-8
Attorney, Agent or Firm:
KOHLMANN, KAI (DE)
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Claims:
Verfahren zur wortwahlbasierten automatisierten Sprachanalyse umfassend die Schritte: a) Vorbereiten eines Rechnersystems (1.30) durch aa) Speichern von mehreren Referenz-Sprachdateien

(1.10) auf einer Speichereinheit (1.20) des

Rechnersystems (1.30) zur Bildung einer Referenz- Stichprobe (1.40), wobei jede Referenz- Sprachdatei (1.10) eine Mindestanzahl von Worten umfasst und sämtliche Referenz-Sprachdateien (1.10) von unterschiedlichen Personen stammen, die bekannte Merkmale aufweisen, ab) Speichern einer Wörterbuchdatei (2.20) mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Kategorien (2.10) auf einer Speichereinheit (1.20) des

Rechnersystems (1.30), wobei sämtliche Wörter der Wörterbuchdatei (2.20) in mindestens einer der Kategorien (2.10) eingeordnet sind, ac) Durchführen eines Einzelvergleichs jeder

Referenz-Sprachdatei (1.10) der Referenz- Stichprobe (1.40) mit der Wörterbuchdatei (2.20) durch Ermitteln der prozentualen Häufigkeit

(3.40) der in jeder Kategorie (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) enthaltenen Worte in jeder Referenz-Sprachdatei (1.10), ad) Speichern eines Regelwerks (5.40) m einer

Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30), das mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden Zusammenhänge zumindest zwischen den nach Merkmal ac) ermittelten prozentualen

Häufigkeiten (3.40) in einer oder mehreren

Kategorien (2.10) und mindestens einem bekannten Merkmal (4.20) der Personen ermittelt, von denen die Referenz-Sprachdateien (1.10) stammen, an das Vorbereiten des Rechnersystems gemäß den

Merkmalen aa) - ad) anschließendes Erfassen und

Speichern einer Sprachdatei (6.10), zusätzlich zu den Referenz-Sprachdateien (1.10) der Referenzstichprobe (1.40), in einer Speichereinheit (1.20) des

Rechnersystems (1.30),

Analysieren der gemäß Merkmal b) zusätzlich erfassten und gespeicherten Sprachdatei (6.10) durch ca) Durchführen eines Einzelvergleichs der Sprachda¬ tei (6.10) mit der Wörterbuchdatei (2.20) durch Ermitteln der prozentualen Häufigkeit (7.30) der in jeder Kategorie (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) enthaltenen Worte in der Sprachdatei

(6.10) , cb) Verarbeiten der nach Merkmal ca) ermittelten

prozentualen Häufigkeiten (7.30) mit Hilfe des

Regelwerks ( 5.40 ) , das mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden die nach Merkmal ca) ermittelten prozentualen Häufigkeiten (7.30) mit den nach Merkmal ac) ermittelten prozentualen

Häufigkeiten (3.40) auf Ähnlichkeiten untersucht und das die Sprachdatei (6.10) entsprechend der

festgestellten Ähnlichkeiten klassifiziert und mindestens einem bekannten Merkmal zuordnet, das die Personen aufweisen, von denen die Referenz- Sprachdateien (1.10) stammen, d) Erstellen einer Ausgabedatei (8.20), die der

Sprachdatei (6.10) nach Merkmal cb) zugeordnete Merkmale (4.20) enthält e) und Ausgeben der Ausgabedatei (8.20).

Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch den weiteren Schritt: f) Erweitern der Referenz-Stichprobe (1.40) nach Merkmal aa) durch Hinzufügen gemäß Merkmal b) erfasster weiterer Sprachdateien (6.10) als Referenz- Sprachdateien (1.10).

Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet,

der Referenz-Stichprobe (1.40) nur solche weiteren

Sprachdateien (6.10) hinzugefügt werden, die eine

festgelegte Mindestanzahl von Worten aufweisen. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass ga) während des Erfassens der weiteren Sprachdatei (6.10) gemäß Merkmal b) mindestens einmal eine Teildatei der Sprachdatei (6.10) in der Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) zwischengespeichert wird, gb) die zwischengespeicherte Teildatei analysiert wird durch gba) Durchführen eines Einzelvergleichs der Teilda¬ tei mit der Wörterbuchdatei (2.20) durch

Ermitteln der prozentualen Häufigkeit (7.30) der in jeder Kategorie (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) enthaltenen Worte in der Teildatei , gbb) Verarbeiten der nach Merkmal gba) ermittelten prozentualen Häufigkeiten (7.30) mit Hilfe des Regelwerks (5.40), das mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden die nach Merkmal gba) ermittelten prozentualen Häufigkeiten (7.30) mit den nach Merkmal ac) ermittelten prozentualen Häufigkeiten (3.40) auf Ähnlichkeiten untersucht, die Teildatei entsprechend der festgestellten Ähnlichkeiten klassifiziert und mindestens einem bekannten Merkmal zuordnet, das die unterschiedlichen Personen aufweisen, von denen die Referenz- Sprachdateien (1.10) stammen,

Erstellen einer vorläufigen Ausgabedatei, die der Teildatei nach Merkmal gbb) zugeordente Merkmale (4.20) enthält, gd) Ausgeben der vorläufigen Ausgabedatei.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch

gekennzeichnet, dass die Ausgabedatei und/oder die vorläufige Ausgabedatei Persönlichkeitsmerkmale und/oder Merkmale zum psychischen Zustand der Person enthält.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch

gekennzeichnet, dass unterschiedliche Wörterbuchdateien (2.20) abhängig vom Einsatzzweck des Verfahrens auf dem Rechnersystems (1.30) gespeichert werden.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch

gekennzeichnet, dass auf dem Rechnersystem (1.30) mehrere Wörterbuchdateien (2.20) mit unterschiedlichem Inhalt gespeichert sind, die wahlweise verwendbar sind.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch

gekennzeichnet, dass das Vorbereiten des Rechnersystems (1.30) gemäß

Merkmal a) zusätzlich das Erfassen und Speichern mindestens einer weiteren Information (2.30) jeder Referenz-Sprachdatei (1.10) umfasst und das Regelwerk (5.40) derart eingerichtet ist, dass es mit

statistischen und/oder algorithmischen Methoden außerdem Zusammenhänge zwischen der mindestens einen weiteren Information (2.30) und den bekannten Merkmalen (4.20) der Personen ermittelt, von denen die Referenz-Sprachdateien (1.10) stammen, das anschließende Erfassen und Speichern einer

Sprachdatei (6.10) gemäß Merkmal b) zusätzlich das Erfassen und Speichern der mindestens einen weiteren Information (2.30) zu jeder Sprachdatei (6.10) umfasst, und das Analysieren der Sprachdatei (6.10) gemäß Merkmal c) zusätzlich zu dem Verarbeiten der nach Merkmal ca) ermittelten prozentualen Häufigkeiten mit Hilfe des Regelwerks (5.40) eine Verarbeitung der mindestens einen weiteren Information jeder erfassten

Sprachdatei (6.10) umfasst, wobei das Regelwerk

(5.40) mit den statistischen und/oder algorithmischen Methoden die mindestens eine weitere Information

(2.30) jeder Sprachdatei auf Ähnlichkeiten mit dieser mindestens einen weiteren Information (2.30) in den Referenz-Sprachdateien untersucht und wobei das Regelwerk (5.40) die Sprachdatei (6.10) unter Einbeziehung sämtlicher festgestellter Ähnlichkeiten klassifiziert und der Ausprägung mindestens eines bekannten Merkmals (4.20) zuordnet, das die

unterschiedlichen Personen aufweisen, von denen die Referenz-Sprachdateien (1.10) stammen.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Referenz-Sprachdatei und die Sprachdatei (1.10, 6.10) jeweils aus einer Audiodatei transkribiert und als weitere Informationen prosodische Informationen aus den Audiodateien extrahiert werden.

Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass als weitere Informationen morphologische und/oder syntaktische Informationen (2.40, 2.50) aus jeder Referenz-Sprachdatei und jeder Sprachdatei (1.10, 6.10) extrahiert werden.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch

gekennzeichnet, dass zu der ausgegebenen Ausgabedatei (8.20) automatisch eine Antwortdatei (10.10) als Audiodatei erstellt wird,

eine Wiedergabe der Audiodatei mittels eines mit dem Rechnersystem (1.30) verbundenen elektroakustischen Wandlers (12.10) erfolgt und

die Wiedergabe der Audiodatei mit dem

elektroakustischen Wandler (12.10) abhängig von den in der Ausgabedatei (8.20) enthaltenen Merkmalen (4.20) gesteuert wird.

12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Dauer (11.30) und/oder die Frequenz (11.20) und/oder die Energie (11.10) gesteuert wird.

13. Sprachanalyseeinrichtung zur wortwahlbasierten

automatisierten Sprachanalyse umfassend ein Rechnersystem (1.30) mit mindestens einer Speichereinheit (1.20),

eine mit dem Rechnersystem (1.30) verbundene Eingabeeinheit,

ein auf mindestens einer Speichereinheit (1.20) gespeichertes Programm, das zur Ausführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 auf dem Rechnersystem (1.30) eingerichtet ist. Sprachanalyseeinrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Rechnersystem (1.30) mehrere Speichereinheiten (1.20) aufweist und die Sprachdateien (1.10, 6.10) und die Wörterbuchdatei (en) (2.20) auf unterschiedlichen Speichereinheiten (1.20) gespeichert sind .

15. Sprachanalyseeinrichtung nach Anspruch 13 oder 14,

dadurch gekennzeichnet, dass die Eingabeeinheit ein

Spracherkennungssystem aufweist.

Sprachanalyseeinrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass an das Rechnersystems ein Drucker (9.20) und/oder eine Anzeigeinheit (9.10) und /oder elektroakustischer Wandler (9.40) angeschlossen ist, um die Ausgabedatei (8.20) wiederzugeben.

17. Sprachanalyseeinrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass das auf der mindestens einen Speichereinheit (1.20) gespeicherte Programm, zur Ausführung eines

Verfahrens nach Anspruch 11 oder 12 auf dem

Rechnersystem (1.30) ein Antwortmodul (10.20) und ein Steuerungsmodul (11.40) umfasst,

wobei das Antwortmodul (10.20) zu der ausgegebenen Ausgabedatei (8.20) automatisch eine Antwortdatei (10.10) als Audiodatei erstellt,

wobei das Steuerungsmodul (11.40) die Wiedergabe der Audiodatei mit einem elektroakustischen Wandler (12.10) abhängig von den in der Ausgabedatei (8.20) enthaltenen Merkmalen (4.20) steuert, und

der elektroakustische Wandler (12.10) für die

Wiedergabe der Audiodatei mit dem Rechnersystem (1.30) verbunden ist.

Sprachanalyseeinrichtung nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass das Steuerungsmodul derart

eingerichtet ist, dass es die Dauer und/oder die Freque und/oder die Energie der Wiedergabe der Audiodatei abhängig von den in der Ausgabedatei enthaltenen

Merkmalen steuert.

Description:
Wortwahlbasierte Sprachanalyse und Sprachanalyseeinrichtung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur wortwahlbasierten automatisierten Sprachanalyse und eine

Sprachanalyseeinrichtung.

Die Psycholinguistik oder Sprachpsychologie befasst sich mit den Prozessen des Spracherwerbs, des Sprachverstehens

(Sprachwissen) und der Sprachproduktion:

Spracherwerb: Wie können sich Kinder sprachliches Wissen aneignen und anwenden?

Sprachverstehen: Wodurch und mit welchem Wissen werden Bedeutungen und Sinn der Wörter, Sätze und Texte

erschlossen und geschaffen?

Sprachproduktion: Wie werden sinnvolle sprachliche

Artikulationen ermöglicht?

Die Sprachpsychologen unterscheiden dabei vier aufeinander folgende Phasen:

(1) Konzeptualisierung einer auszudrückenden Idee, Gedankens oder Gefühls

(2) Erstellen eines linguistischen (Ablauf-) Plans

(3) Artikulation als Umsetzung des Planes

(4) Überwachung der Artikulation

Diese Prozesse beschäftigen sich mit den kognitiven, denk- und wissensbezogenen Aspekten der Sprache. Psychologen interessierten sich dagegen lange kaum für die Frage, wie sich die Persönlichkeit in der Sprache ausdrückt - bis auf Freud, dessen Thesen aber empirisch fruchtlos blieben. Neben teilweise extrem zeit- und ressourcenaufwendigen subjektiv kontextbezogenen, qualitativ-inhaltlichen

Analysemodellen, die sich an größeren Spracheinheiten wie Sätzen und ganzen Texten orientierten, entstanden in den 1960er und 1970er Jahren mit dem Aufkommen des Computers automatisierte, objektiv quantitativ-formale

Analyseverfahren, die auf kleinen Spracheinheiten basierten, die so genannten "Wörterzählmethoden" .

Die US 5, 696, 981 Bl offenbart ein Verfahren und eine

Sprachanalyseeinrichtung zur wortwahlbasierten

automatisierten Persönlichkeitsanalyse. Ein auf einem

Personalcomputer gespeichertes Programm enthält Listen mit Schlüsselworten, wobei jede Liste eine Vielzahl von Worten umfasst, die mit einem von sechs Persönlichkeitstypen

verbunden sind. Zur Persönlichkeitsanalyse wird eine

Sprachdatei erfasst, die eine Vielzahl von Worten einer Person umfasst, die analysiert werden soll. Die Worte können beispielsweise einem Fragebogen, einem Monolog oder einem von der Person verfassten Text entstammen. Sie werden als Text in das Rechnersystem eingegeben oder bei einem Monolog durch Spracherkennung automatisch in eine Sprachdatei gewandelt. Im Rahmen der automatisierten Persönlichkeitsanalyse wird die Sprachdatei untersucht, ob sie Schlüsselworte aus den sechs Listen mit Schlüsselworten enthält. Dabei werden in einem mehrstufigen Verfahren die in der Sprachdatei aufgefundenen Schlüsselworte gewichtet und kontextabhängig auf der Basis der in den sechs Listen enthaltenen Schlüsselworte einem der sechs Persönlichkeitstypen zugeordnet. Für die Ausgabe des

Ergebnisses der Persönlichkeitsanalyse werden die gewichteten Schlüsselworte für jeden der sechs Persönlichkeitstypen aufsummiert und eine prozentuale Zuordnung der Persönlichkeit zu den sechs Persönlichkeitstypen vorgenommen, die

insbesondere in einem Balkendiagramm dargestellt wird. Ein Nachteil des bekannten Verfahrens besteht darin, dass lediglich eine wortwahlbasierte automatisierte

Persönlichkeitsanalyse möglich ist. Andere Merkmale der

Person, von der die Sprachdatei stammt, lassen sich mit diesem Verfahren nicht ermitteln. Die einen geringen Umfang aufweisenden Schlüsselwortlisten überdecken sich nur zu einem sehr geringen Teil mit den erfassten Sprachdateien. Folglich wird bei der Persönlichkeitsanalyse nur ein kleiner Teil der Sprachdatei berücksichtigt. Hinzukommt, dass die

Schlüsselwortlisten und die darauf bezogene Auswertung statisch sind und daher die Güte der Persönlichkeitsanalyse in hohem Maße von der Auswahl der Schlüsselworte abhängt.

Ausgehend von diesem Stand der Technik liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zu schaffen, das die vorgenannten Nachteile nicht aufweist und insbesondere eine automatisierte Analyse von weitgehend beliebigen Merkmalen einer Person, von der eine zu analysierende Sprachdatei stammt, ermöglicht. Außerdem soll eine

Sprachanalyseeinrichtung vorgeschlagen werden.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Sprachanalyseeinrichtung mit den

Merkmalen des Anspruchs 13 gelöst. Das Verfahren und die Sprachanalyseeinrichtung erlauben es

Sprach- und Sprechnachrichten per Telefon, Handy, Mail, SMS, Chat oder Blog automatisiert zu erfassen, auszuwerten und daraus direkt individuell-persönlichkeitsbezogene Merkmale beispielsweise für ein Coaching oder eine Beratung

abzuleiten . Die Sprachanalyseeinrichtung ermöglicht es umfassend und verlässlich z.B. auf die Persönlichkeit und/oder den

psychischen Zustand des Sprechers schließen zu können - und dadurch etwa Beratern, Coaches oder Personalverantwortlichen eine individuellere Kommunikation zu ermöglichen.

Zur Analyse von weitgehend beliebigen Merkmalen einer Person löst sich die Erfindung von dem bekannten Konzept der

Auswertung statischer Schlüsselwortlisten in Bezug auf den Persönlichkeitstyp. Die Analyse von Merkmalen setzt einen Vergleich mit anderen Personen voraus. Hierzu umfasst das erfindungsgemäße Verfahren ein Vorbereiten des Rechnersystems gemäß den Merkmalen aa) bis ad) :

Durch das Speichern von mehreren, beispielsweise mindestens 1000 Sprachdateien unterschiedlicher Personen auf einer

Speichereinheit des Rechnersystems gemäß Merkmal aa) wird eine hinreichend breite Referenz-Stichprobe gebildet, die den für eine Merkmalserkennung erforderlichen Vergleich mit anderen Personen ermöglicht, wobei jede Sprachdatei eine Mindestanzahl von Worten, vorzugsweise mindestens 100 Worte umfasst .

Jede Sprachdatei und/oder jede Referenz-Sprachdatei kann un ¬ mittelbar als Textdatei oder als Audiodatei vorliegen, die im Wege einer Transkription in eine Textdatei umgewandelt wird. Die Eingabe der Textdatei erfolgt über eine Eingabeeinheit, beispielsweise eine Tastatur. Die Wandlung der Audiodatei erfolgt insbesondere mittels einer Software zur

Spracherkennung. Aus der Audiodatei können in einer

Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zusätzlich prosodische Informationen der Sprachdatei extrahiert werden.

Die gemäß Merkmal ab) gespeicherte Wörterbuchdatei deckt mindestens 80%, vorzugsweise jedoch sogar mindestens 95% der in den Sprachdateien enthaltenen Worte ab. Durch verwenden von derart umfangreichen, zumindest den zentralen Wortschatz umfassenden Wörterbuchdateien anstelle von

Schlüsselwortlisten wird gewährleistet, das bei der Analyse große Teile der Sprachdateien berücksichtigt werden können. Die Worte der Wörterbuchdatei werden in eine Vielzahl von unterschiedlichen Kategorien gespeichert, wobei sämtliche Wörter der Wörterbuchdatei in mindestens einer der Kategorien eingeordnet sind. Die einzelnen Kategorien enthalten

beispielsweise unterschiedliche Wortarten, wie Adverbien, Pronomen, Präpositionen, Konjunktionen oder Indefinitpronomen oder Wörter eines bestimmten semantischen Umfelds, wie beispielsweise Negationen oder Wörter zu positiven oder negative Emotionen. Die Kategorien können auch

Wortkombinationen enthalten, die häufig in einer bestimmten Reihenfolge vorkommen, so genannte n-Gramme. Insgesamt sind vorzugsweise mindestens 250 solcher Kategorien vorgesehen.

Durch den Einzelvergleich nach Merkmal ac) wird die

prozentuale Häufigkeit der in jeder Kategorie der Wörterbuch ¬ datei enthaltenen Worte in Bezug auf die Wortzahl jeder

Referenz-Sprachdatei ermittelt. Die ermittelten Werte für die prozentuale Häufigkeit werden nach Merkmal ad) mit Hilfe statistischer und/oder algorithmischer Methoden mit den bekannten Merkmalen der Personen in Zusammenhang gebracht, von denen die Referenz-Sprachdateien stammen. Aus den

Zusammenhängen lassen sich Regeln ableiten, die es in einem nächsten Schritt ermöglichen, zu Sprachdateien, die nicht Teil der zuvor erfassten Referenz-Sprachdateien sind und von Personen stammen, von denen keine Merkmale bekannt sind, Merkmale vorherzusagen, die die Personen voraussichtlich aufweisen, von denen die Sprachdateien stammen.

Bei der Erstellung des Regelwerks entsteht ein

mehrdimensionaler Raum mit so vielen Dimensionen,

Kategorien der Wörterbuchdatei und ggf. nach Anspruch 8,

9 oder 10 zu berücksichtigende Informationen gibt. Die

Referenz-Sprachdateien der Referenzstichprobe sind abhängig von den prozentualen Häufigkeiten in den

einzelnen Kategorien und ggf. der Ausprägung der weiteren

Informationen in diesem Raum angeordnet.

An Hand der bekannten Merkmale der Personen, von denen die Referenz-Sprachdateien stammen, bilden sich Gruppen in diesem mehrdimensionalen Raum. Die Referenz-

Sprachdateien von Personen mit einem bekannten Merkmal, beispielsweise einer hohen Gewissenhaftigkeit, befinden sich in bestimmten Teilen des mehrdimensionalen Raums und die Referenz-Sprachdateien von Personen mit einer geringen Gewissenhaftigkeit in anderen Teilen des mehrdimensionalen Raums. Mit Hilfe der statistischen und/oder algorithmischen Methoden werden die verschiedenen Teile des Raums

möglichst scharf voneinander getrennt. Durch die scharfe Trennung wird gewährleistet, dass die anschließend erfassten Sprachdateien, die nicht Teil der Referenz-

Sprachdateien sind, mit Hilfe des Regelwerks möglichst genau einem Teil des mehrdimensionalen Raumes zugeordnet werden können.

Im Anschluss an das Vorbereiten des Rechnersystems gemäß den Merkmalen aa) - ad) werden zusätzlich zu den Referenz- Sprachdateien der Referenzstichprobe die Sprachdateien von Personen erfasst, die keine bekannten Merkmale aufweisen. Diese Sprachdateien werden gemäß Merkmal c) analysiert:

Der Einzelvergleich (Merkmal ca) ) der Sprachdatei mit der Wörterbuchdatei durch Ermitteln der prozentualen

Häufigkeit der in jeder Kategorie der Wörterbuchdatei enthaltenen Worte in Bezug auf die Wortzahl der

Sprachdatei ist Voraussetzung für die Weiterverarbeitung der Sprachdatei mit Hilfe des Regelwerks nach Merkmal cb) wie folgt:

Die Verarbeitung der nach Merkmal ca) ermittelten

prozentualen Häufigkeiten in jeder Kategorie erfolgt mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden. Die ermittelten prozentualen Häufigkeiten werden mit den nach Merkmal ac) ermittelten prozentualen Häufigkeiten auf Ähnlichkeiten untersucht. Die Sprachdatei wird

entsprechend der festgestellten Ähnlichkeiten

klassifiziert und der Ausprägung mindestens eines

bekannten Merkmals zugeordnet, das die unterschiedlichen Personen aufweisen, von denen die Referenz-Sprachdateien stammen. Um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern, kann die Untersuchung der Ähnlichkeiten auf solche

Kategorien der Wörterbuchdatei beschränkt werden, die für ein bestimmtes Merkmal bedeutsam sind.

Die einer Sprachdatei zugeordneten Merkmale werden in Form einer Ausgabedatei ausgegeben. Die Ausgabedatei kann

unmittelbar auf einem Bildschirm angezeigt und /oder über einen Lautsprecher wiedergegeben und/oder über einen Drucker ausgedruckt werden. Die Ausgabedatei kann jedoch auch

weiteren Datenverarbeitungsprozessen zugeführt werden, beispielsweise einem Datenübertragungsprozess, mit dem die Ausgabedatei über ein Netzwerk an einen Empfängerrechner des Rechnersystems übertragen wird. Des weiteren kann die

Ausgabedatei beispielsweise einem automatischen

Beantwortungsprozess zugeführt werden, der abhängig von dem bzw. den der Sprachdatei zugeordneten Merkmale (n) automatisch eine Antwort generiert. Die Antworten können als

Standardantworten in einer Datenbank hinterlegt sein, die

Zuordnungen zwischen den Merkmalen und den Standardantworten enthält. Die automatisch generierte Antwort wird

beispielsweise an die Person übermittelt, von der die

analysierte Sprachdatei stammt. Die Antwort kann jedoch auch oder zusätzlich an Dritte, wie beispielsweise den Betreiber der wortwahlbasierten automatischen Sprachanalyse übermittelt werden. Die Antwort kann als Textnachricht und/oder als Audio-Datei übermittelt werden. Die Textnachricht und/oder die Audiodatei können mit einem eine Anzeigeinheit und einen elektroakustischen Wandler aufweisenden Rechner des

Rechnersystems wiedergegeben werden, wie beispielsweise ein Mobiltelefon oder ein Personalcomputer. Durch die Merkmale des Anspruchs 2 wird ein Verfahren

geschaffen, bei dem sich die Datenbasis der Referenz- Stichprobe vergrößert. Die Vergrößerung der Datenbasis verbessert die Aussagekraft der Analyse, da die statistischen und/oder algorithmischen Zusammenhänge des Regelwerks sich auf eine breitere Referenzstichprobe stützen. Um ein

selbstlernendes Verfahren zu schaffen, kann eine Rückmeldung vorgesehen werden, die eine Bewertung der Richtigkeit der im Wege der Analyse der Sprachdatei nach Merkmal c) zugeordneten Merkmale erlaubt. Die Rückmeldung kann beispielsweise über eine Eingabe an einem Bildschirm eines Personalcomputers erfolgen, wobei über vordefinierte Auswahlfelder, wie z.B. "Trifft zu, trifft teilweise zu , trifft nicht zu" die

Bewertung erfolgt. Die Rückmeldung kann beispielsweise durch die Person, von der die Sprachdatei stammt, eingegeben werden. Sofern die Referenz-Stichprobe nach Anspruch 2 erweitert wird, muss das Regelwerk unter Berücksichtigung der vergrößerten Datenbasis entsprechend Merkmal ad) aktualisiert und erneut gespeichert werden. Die Aktualisierung und

Speicherung kann in zeitlichen Abständen erfolgen, nachdem der Referenz-Stichprobe mehrere Sprachdateien hinzugefügt wurden . In dem der Referenz-Stichprobe nur solche Sprachdateien hinzugefügt werden, die eine festgelegte Mindestanzahl von Worten aufweisen, wird gewährleistet, dass ausschließlich zur Verbesserung des Regelwerks geeignete Sprachdateien der

Referenz-Stichprobe hinzugefügt werden. Die Mindestanzahl von Worten beträgt vorzugsweise 100 Worte. In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird während des Erfassens der weiteren Sprachdatei mindestens einmal eine Teildatei der Sprachdatei in der Speichereinheit des Rechnersystems zwischengespeichert und die Teildatei gemäß den Merkmalen des Anspruchs 4 analysiert. Die

Zwischenspeicherung und Analyse erlaubt die Anzeige von

Zwischenergebnissen noch während der Erfassung der

Sprachdatei. Hierdurch wird quasi eine „Online-Analyse" ermöglicht, die beispielsweise bei der Analyse von über das Telefon übermittelten Sprachdateien von besonderem Interesse sein kann. Es können beispielsweise in der Polizeiarbeit Merkmale eines Anrufers noch während des Telefonats ermittelt werden. Die Zwischenspeicherung einer Teildatei erfolgt automatisch entweder nach Erreichen einer bestimmten Anzahl von Worten einer Sprachdatei oder nach dem Verstreichen einer bestimmten Zeit der Erfassung der Sprachdatei.

Die Ausgabedatei und /oder die vorläufige Ausgabedatei enthält vorzugsweise Informationen zu

Persönlichkeitsmerkmalen und/oder Merkmalen, die den

psychischen Zustand der Person beschreiben, von der die

Sprachdatei stammt. Hierzu wird die Untersuchung der

Ähnlichkeiten der Sprachdatei auf solche Kategorien der

Wörterbuchdatei beschränkt, die für die genannten Merkmale bedeutsam sind.

Um beispielsweise eine Vorwahl der Sprache oder eine bessere Anpassung an die mit dem Verfahren zu erkennenden Merkmale der Person, von der die Sprachdatei stammt, zu ermöglichen, wird in einer Ausgestaltung der Erfindung vorgeschlagen, dass die Wörterbuchdatei abhängig vom Einsatzzweck des Verfahrens auf dem Rechnersystems gespeichert wird. Vorzugsweise sind nach Anspruch 7 auf dem Rechnersystem mehrere

Wörterbuchdateien mit unterschiedlichem Inhalt gespeichert, die wahlweise abhängig vom Einsatzzweck des Verfahrens aktiviert werden können.

In der Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahren nach Anspruch 8 wird das Ergebnis der wortwahlbasierten

automatisierten Sprachanalyse weiter verbessert. Zusätzlich wird mindestens eine weitere Information zu jeder Referenz- Sprachdatei und zu jeder zu analysierenden Sprachdatei erfasst. Bei den zusätzlichen Informationen handelt es sich insbesondere um prosodische Informationen, wie etwa die Dauer (z.B. Sprechgeschwindigkeit, Pausen), die Frequenz (z.B.

durchschnittliche Tonhöhe, maximale Tonhöhe) und die Energie (z.B. Lautstärke in dB) oder syntaktische und/oder

morphologische Informationen. Im Einzelnen erfordert die Berücksichtigung der zusätzlichen Informationen im Rahmen der wortwahlbasierten Sprachanalyse die folgenden Maßnahmen: - Das Vorbereiten des Rechnersystems gemäß Merkmal a) wird um den Schritt erweitert, dass zusätzlich die mindestens eine weitere Information jeder Referenz-Sprachdatei erfasst wird. Diese Information, z.B. die Lautstärke, die Dauer oder Frequenz, liegt als Messwert für jede

Referenz-Sprachdatei vor und kann daher unmittelbar vom

Regelwerk verarbeitet werden. Auch eine syntaktische und/oder morphologische Information, z.B. die Häufigkeit der Verwendung von Substantiven, liegt als Zahlenwert für jede Referenz-Sprachdatei vor und kann daher unmittelbar vom Regelwerk verarbeitet werden. Das Regelwerk ist für die unmittelbare Verarbeitung der zusätzlichen Informationen derart eingerichtet ist, dass es mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden außerdem Zusammenhänge zwischen den als Mess- oder

Zahlenwerten erfassten weiteren Informationen und den bekannten Merkmalen der Personen ermittelt, von denen die Referenz-Sprachdateien stammen.

Das anschließende Erfassen und Speichern einer zu

analysierenden Sprachdatei gemäß Merkmal b) setzt zusätzlich das Erfassen der mindestens einen weiteren Information zu jeder Sprachdatei voraus.

Die Analyse der Sprachdatei gemäß Merkmal c) umfasst zusätzlich zu dem Verarbeiten der nach Merkmal ca) ermittelten prozentualen Häufigkeiten mit Hilfe des Regelwerks eine Verarbeitung der mindestens einen

weiteren Information jeder erfassten Sprachdatei, wobei das Regelwerk mit den statistischen und/oder

algorithmischen Methoden die mindestens eine weitere Information jeder Sprachdatei auf Ähnlichkeiten mit dieser mindestens einen weiteren Information in den

Referenz-Sprachdateien untersucht .

Das Regelwerk klassifiziert die Sprachdatei unter

Einbeziehung sämtlicher festgestellter Ähnlichkeiten mit den Referenz-Sprachdateien in dem durch die Kategorien und jede zusätzlichen Information definierten,

mehrdimensionalen Raum und ordnet sie der Ausprägung mindestens eines bekannten Merkmals zu, das die

unterschiedlichen Personen aufweisen, von denen die

Referenz-Sprachdateien stammen. Wie bereits eingangs erläutert, kann die Ausgabedatei einem automatischen Beantwortungsprozess zugeführt werden, der abhängig von dem bzw. den der Sprachdatei zugeordneten

Merkmale (n) automatisch eine Antwort generiert. Gemäß den Merkmalen des Anspruchs 11 wird diese Antwortdatei als

Audiodatei erstellt. Die Wiedergabe der Audiodatei erfolgt mittels eines mit dem Rechnersystem verbundenen

elektroakustischen Wandlers. Indem die Wiedergabe der

Audiodatei mit dem elektroakustischen Wandler abhängig von den in der Ausgabedatei enthaltenen Merkmalen gesteuert wird, lässt sich die Wiedergabe der Antwort beispielsweise an die Persönlichkeit und/oder den psychischen Zustand der Person anpassen, von der die analysierte und zu beantwortende

Sprachdatei stammt. Die Wiedergabe der Audiodatei wird abhängig von den in der Ausgabedatei enthaltenen Merkmalen vorzugsweise dadurch gesteuert, dass die Dauer und/oder die Frequenz und/oder die Energie der Wiedergabe verändert wird. Die technische Anpassung der Wiedergabe der Audiodatei kann beispielsweise bei einem automatischen

Anrufbeantwortungssystem zum Einsatz kommen. Sofern die wortwahlbasierte Sprachanalyse einen ängstlichen oder

neurotischen Anrufer erkennt, wird die Stimmwiedergabe verlangsamt und die Frequenz gesenkt.

Die Sprachanalyseeinrichtung zur wortwahlbasierten

automatisierten Sprachanalyse umfasst - ein Rechnersystem mit mindestens einer Speichereinheit, eine mit dem Rechnersystem verbundene Eingabeeinheit, eine mit dem Rechnersystem verbundene Ausgabeeinheit und ein Programm, das zur Ausführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 eingerichtet ist.

Im Sinne der Erfindung kann das Rechnersystem lediglich einen Rechner oder mehrere Rechner umfassen, die miteinander verbunden sind. Ein Rechner des Rechnersystems ist ein Gerät, das mittels eines Datenverarbeitungsprogramms Daten

verarbeitet. Das Rechnersystem kann daher sowohl

handelsübliche Personalcomputer, jedoch auch Smartphones und andere programmierbare elektronische Geräte umfassen.

Die Verbindung zwischen mehreren Rechnern kann über ein

Netzwerk oder mehrere Netzwerke, insbesondere auch das

Internet, hergestellt werden. Das Rechnersystem kann eine oder mehrere Speichereinheiten aufweisen, auf denen die verschieden Dateien, wie die Wörterbuch- und Sprachdateien sowie die Programm-Dateien, gespeichert werden. Die Dateien können verteilt auf mehreren Speichereinheiten oder sämtlich auf einer einzigen Speichereinheit gespeichert werden. Wenn das Rechnersystem mehrere Speichereinheiten aufweist, können die Sprachdateien und die Wörterbuchdateien auf unterschiedlichen Speichereinheiten gespeichert werden, um einen schnellen Zugriff auf die unterschiedlichen Dateien für den durch das Programm auszuführenden Einzelvergleich zu ermöglichen.

Sofern die Erfassung der Referenz-Sprachdateien bzw. der Sprachdateien nicht textbasiert, beispielsweise mittels einer Tastatur erfolgt, sondern die gesprochene Sprache als

Audiodatei erfasst werden soll, weist die Eingabeeinheit ein an sich bekanntes Spracherkennungssystem zur Transkription der Audiodatei in eine Textdatei auf. Das Rechnersystem kann darüber hinaus zur Extraktion prosodischer Informationen aus jeder Audiodatei eingerichtet sein.

Als Ausgabeeinheit kommen ein Bildschirm und /oder über ein Lautsprecher und/oder ein Drucker in Betracht. Anstatt die Ausgabedatei über die Ausgabeeinheit unmittelbar auszugeben, kann die Ausgabedatei über eine Schnittstelle einem weiteren Datenverarbeitungsprozess zugeführt und das Ergebnis des werden Datenverarbeitungsprozesses wird mit der

Ausgabeeinheit, beispielsweise einem Lautsprecher ausgegeben.

Beispielsweise kann abhängig von den in der Ausgabedatei enthaltenen Merkmalen (z. B. ein Persönlichkeitsmerkmal der Person) automatisch eine technische Einrichtung,

beispielsweise eine Telefonzentrale gesteuert werden, um die Person, von der die analysierte Sprachdatei stammt,

automatisch mit einem zu deren Persönlichkeit passenden

Ansprechpartner zu verbinden. Nachfolgend werden die Schritte des erfindungsgemäßen

Verfahrens zur wortwahlbasierten automatisierten Sprachanalyse anhand der Figuren 1 - 9 näher erläutert:

Figuren 1 - 5 veranschaulichen das Vorbereiten des

Rechnersystems der Sprachanalyseeinrichtung:

Zunächst werden, wie aus Figur 1 erkennbar, mehrere (z.B. 1000) Referenz-Sprachdateien 1 - n (1.10) auf einer

Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30)

gespeichert. Diese Referenz-Sprachdateien (1.10) bilden eine Referenz-Stichprobe (1.40). Eine Referenz-Sprachdatei (1.10) kann dabei entweder unmittelbar als Textdatei vorliegen oder als gesprochene Audiodatei, die im Zuge einer Transkription mit Hilfe eines Spracherkennungssystems in eine Textdatei umgewandelt wird. Jede Referenz-Sprachdatei (1.10) umfasst eine Mindestanzahl von beispielsweise mindestens 100 Worten. Alle zu speichernden Referenz-Sprachdateien (1.10) in der Referenz-Stichprobe (1.40) stammen von unterschiedlichen Personen .

Aus Figur 2 ist das Speichern einer Wörterbuchdatei (2.20) mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Kategorien 1 - n (2.10) auf der Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) erkennbar. Bei den vorzugsweise über 250

unterschiedlichen Kategorien (2.10) handelt es sich

beispielsweise um die Kategorien: Adverbien, Pronomen,

Negationen, Artikel oder Wörter eines bestimmten semantischen Umfelds, oder um häufig zusammen vorkommende Worte, n-Gramme etc.. Sämtliche Wörter der Wörterbuchdatei (2.20) sind in mindestens einer der Kategorien (2.10) eingeordnet. Figur 3 veranschaulicht die Schritte zur Vorbereitung eines Regelwerks (5.40) (vgl. Figur 5), das zur Vorbereitung des Rechnersystems (1.30) in der Speichereinheit (1.20)

gespeichert wird. Es werden die Referenz-Sprachdateien

(1.10), die jeweils von unterschiedlichen Testpersonen stammen, erfasst und auf der Speichereinheit (1.20)

gespeichert. Diese weisen bekannte Merkmale (4.20) auf, wie z.B. bekannte Persönlichkeitsmerkmale, Motive, Antriebe oder einen bekannten psychischen Zustand. Die Referenz- Sprachdateien (1.10), mit bekannten Merkmalen (4.20), werden mit Hilfe der Wörterbuchdatei (2.20) analysiert. Dabei werden Einzelvergleiche jeder Referenz-Sprachdatei (1.10) der

Referenz-Stichprobe (1.40) mit der in der Speichereinheit (1.20) abgelegten Wörterbuchdatei (2.20) durchgeführt. Es werden prozentuale Häufigkeiten (3.40) der in jeder Kategorie (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) enthaltenen Worte jeder Referenz-Sprachdatei (1.10) in Bezug auf die Gesamtwortzahl dieser Referenzsprachdatei ermittelt. Diese prozentualen

Häufigkeiten (3.40) werden auf der Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) zur Weiterverarbeitung gespeichert.

In Figur 4 ist die optionale Extraktion von weiteren

Informationen aus den Referenz-Sprachdateien (1.10) mit bekannten Merkmalen (4.20) nach den Ansprüchen 8 bis 10 dargestellt. Wird die Referenz-Sprachdatei (1.10) aus einer Audiodatei transkribiert, können als weitere Information prosodische Informationen (2.30) gewonnen und auf der

Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) für die

Weiterverarbeitung gespeichert werden. Dies geschieht durch Analyse der zu transkribierenden Audiodatei mit aus dem Stand der Technik bekannten Programmen für die Extraktion

prosodischer Sprachmerkmale aus Audiodateien, wie etwa mit dem quelloffenen Programm "Praat" für phonetische Analysen auf Signalbasis, das von Paul Boersma und David Weenink am Institute of Phonetic Sciences an der Universität Amsterdam entwickelt wurde und sich im Bereich der Sprach- und

Kommunikationswissenschaften als Quasistandard etabliert hat.

In dem Ausführungsbeispiel wird als prosodische Information, (2.30) die Energie (z.B. Lautstärke in Dezibel) der

Audiodatei erfasst. Außerdem werden in dem Ausführungsbeispiel zusätzlich aus jeder aus der Audiodatei transkribierten Sprachdatei,

morphologische (2.40) und syntaktische Informationen (2.50) extrahiert. Die morphologischen Informationen (2.40) beziehen sich auf die verschiedenen Möglichkeiten, Worte zu bilden - es handelt sich um eine Form von „Wortgrammatik". Es geht hierbei um die Konjugation, Deklination, Kombination,

Ableitung und Kürzung von Worten, die sich in einer Referenz- Sprachdatei (1.10) finden. Die Anzahl der Worte mit einer bestimmten "Wortgrammatik" werden gezählt. Die Syntax

beschreibt die „Satzgrammatik", bei der die Art des Satzbaus untersucht wird. Dies geschieht mit speziell trainierten Part-of-Speech-Taggern . Auch diese Informationen liegen als Zahlenwert vor. Die Informationen werden - analog zu den prozentualen Häufigkeiten (3.40) in den Kategorien (2.10)- auf einer Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) zur Weiterberechnung gespeichert.

Die prozentualen Häufigkeiten (3.40) jeder Referenz- Sprachdatei (1.10) in den einzelnen Kategorien (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) und die Zahlenwerte zu den ggf.

zusätzlich extrahierten Informationen werden in dem Regelwerk (5.40) verarbeitet. Die Darstellung in Figur 5 zeigt der Übersichtlichkeit halber lediglich, wie die prozentualen Häufigkeiten (3.40) jeder Referenz-Sprachdatei (1.10) mit den bekannten Merkmalen (4.20) derselben Referenz-Sprachdateien (1.10) im Regelwerk (5.40) zusammengeführt und verglichen werden.

Im Regelwerk (5.40) wird jede Kategorie (2.10) zu einer

Dimension eines mehrdimensionalen Raums (5.30). Je nach prozentualer Häufigkeit (3.40) der in jeder Kategorie (2.10) enthaltenen Worte sind die Referenz-Sprachdateien (1.10) aller Personen mit bekannten Merkmalen (4.20) in dem

mehrdimensionalen Raum (5.30) angeordnet. Die Anordnung erfolgt mit statistischen und/oder algorithmischen Methoden, die Zusammenhänge zumindest zwischen den prozentualen

Häufigkeiten (3.40) und den bekannten Merkmalen der Personen ermitteln, von denen die Referenz-Sprachdateien (1.10) stammen. Als trennscharfe algorithmische Methode kommt beispielsweise ein als „Support Vector Machine" bekanntes Verfahren zum Einsatz. Dieses Verfahren hat - in einer

Ausführung - zum Ziel, eine Hyperebene (mehrdimensionale Gerade) so in den mehrdimensionalen Raum zu legen, dass räumlich möglichst gut in den z.B. 100 Dimensionen zwischen Personen mit einer hohen, einer mittleren und einer geringen Ausprägung eines bestimmten bekannten Merkmals getrennt wird. Als statistische Methode eignen sich insbesondere

multidimensionale Regressionen. Unabhängig von der

verwendeten statistischen oder algorithmischen Methode werden Regeln erkannt, wie die Referenz-Sprachdateien und die bekannten Merkmale der Personen von denen die Referenz- Sprachdateien stammen, zusammenhängen. Dies ermöglicht dann in einem nachfolgenden Analyseschritt einer Sprachdatei

(6.10) von einer Person mit unbekannten Merkmalen eine

Vorhersage der Merkmale der Person, von der die weitere

Sprachdatei (6.10) (vgl. Figur 6) stammt. Das Regelwerk

(5.40) wird in der Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) gespeichert (vg. Figur 5).

An das Vorbereiten des Rechnersystems schließt sich das in Figur 6 dargestellte Erfassen und Speichern der Sprachdatei (6.10), deren Merkmale nicht bekannt sind, zusätzlich zu den Sprachdateien (1.10) der Referenzstichprobe (1.40), in der Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) an. Die Sprachdatei (6.10) kann dabei entweder unmittelbar als

Textdatei vorliegen oder als gesprochene Audiodatei, die mit Hilfe eines Spracherkennungssystems in eine Textdatei

umgewandelt wird. Jede Sprachdatei (6.10) umfasst

vorzugsweise eine Mindestanzahl von Worten, insbesondere mindestens 100 Worte.

Figur 7 veranschaulicht den ersten Schritt der Analyse der Sprachdatei (6.10) mit Hilfe der in der Speichereinheit

(1.20) gespeicherten Wörterbuchdatei (2.20). Es werden

Einzelvergleiche der Sprachdatei (6.10) mit der

Wörterbuchdatei (2.20) durchgeführt, zur Ermittlung der prozentualen Häufigkeiten (7.30), der in jeder Kategorie (2.10) der Wörterbuchdatei (2.20) enthaltenen Worte in der Sprachdatei (6.10). Die in dem ersten Analyseschritt

ermittelten prozentualen Häufigkeiten (7.30) der Sprachdatei (6.10) werden in einem zweiten Analyseschritt mit Hilfe des Regelwerks (5.40) dadurch verarbeitet, dass die mit

statistischen und/oder algorithmischen Methoden im ersten Analyseschritt ermittelten prozentualen Häufigkeiten (7.30) mit den bei der Vorbereitung des Rechnersystems ermittelten prozentualen Häufigkeiten (3.40) auf Ähnlichkeiten untersucht werden, dass die Sprachdatei (6.10) entsprechend der

festgestellten Ähnlichkeiten klassifiziert, d.h. im

mehrdimensionalen Raum (5.30) eingeordnet und mindestens einem bekannten Merkmal zugeordnet wird, das die

unterschiedlichen Personen aufweisen, von denen die Referenz- Sprachdateien (1.10) stammen. Hinsichtlich der in Betracht kommenden statistischen und/oder algorithmischen Methoden wird auf die Ausführungen zu Figur 5 verwiesen. Die Ergebnisse dieser Analyse (zugeordnete Merkmale (4.20)) werden in einer Ausgabedatei (8.20) in einer Speichereinheit (1.20) des Rechnersystems (1.30) gespeichert (vgl. Figur 8). Die Zuordnung kann beispielsweise als Ausprägung in % des Merkmals (4.20) angegeben werden.

Figur 8 veranschaulicht die Weiterverarbeitung der mit Hilfe des Regelwerks (5.40) zugeordneten Merkmale (4.20) einer Sprachdatei (6.10). Die die zugeordneten Merkmale (4.20) enthaltende Ausgabedatei (8.20) wird über eine Ausgabeeinheit (9.10, 9.20, 9.30, 9.40) des Rechnersystems ausgegeben. Die Ausgabeeinheit kann eine Anzeigeeinheit (9.10) und/oder einen Drucker (9.20) und/oder eine Schnittstelle (9.30) und/oder einen elektroakustischen Wandler ( 9.40 ) umfassen.

Figur 9 veranschaulicht eine Ausgestaltung der

erfindungsgemäßen wortwahlbasierten Sprachanalyse, bei der zu der ausgegebenen Ausgabedatei (8.20) automatisch von einem

Antwortmodul (10.20) eine Antwortdatei (10.10) als Audiodatei erstellt wird. Die Antworten können als Standardantworten in einer Datenbank hinterlegt sein, die Zuordnungen zwischen den Merkmalen (4.20) und den Standardantworten enthält. Die

Audiodatei wird mittels eines elektroakustischen Wandlers (12.10) wiedergegeben. Ein Steuerungsmodul (11.40) steuert die Wiedergabe der als Audiodatei vorliegenden Antwortdatei (10.10) mit dem elektroakustischen Wandler (12.10) abhängig von den in der Ausgabedatei (8.20) enthaltenen Merkmalen. Das Steuerungsmodul (11.40) steuert die Energie (11.10), die

Frequenz (11.20) und die Dauer (11.30) der Wiedergabe. Der elektroakustische Wandler (12.10) setzt die durch das

Steuerungsmodul (11.40) generierten elektrischen Signale in akustische Signale um. Beispielsweise wird die Dauer der Wiedergabe der Antwortdatei verlangsamt (geringere

Sprechgeschwindigkeit) und die Frequenz der Wiedergabe gegenüber den vorgegebenen Ausgangswerten für die Wiedergabe der Audiodatei gesenkt, wenn das zugeordnete Merkmal (4.20) auf eine besonders nervöse Person schließen lässt, von der die Sprachdatei (6.10) stammt, auf die das Antwortmodul (10.10) automatisch antwortet.

Abweichend zu der Darstellung in Figur 8 wird die

Ausgabedatei (8.20) nicht unmittelbar ausgegeben, sondern über eine Schnittstelle (9.30) den weiteren

Datenverarbeitungsprozessen durch das Antwortmodul (10.20) und das Steuerungsmodul (11.40) zugeführt. Das Antwortmodul (10.20) und/oder das Steuerungsmodul (11.40) können entweder auf demselben Rechner des Rechnersystems (1.30) wie die

Ausgabedatei (8.20) gespeichert sein, oder auf einem über ein Netzwerk gekoppelten Rechner des Rechnersystems (1.30), der sich beispielsweise bei einem Kunden befindet.

Bezugszeichenliste

Nr. Bezeichnung

1.10 Referenz-Sprachdateien

1.20 Speichereinheit

1.30 RechnerSystem

1.40 Referenz-Stichprobe

2.10 Kategorien

2.20 Wörterbuchdatei

2.30 prosodische Informationen

2.40 morphologische Informationen

2.50 syntaktische Informationen

3.40 prozentuale Häufigkeit (Vorbereiten

RechnerSystem)

4.20 bekannte Merkmale

5.30 mehrdimensionaler Raum (Vektorraum)

5.40 Regelwerk

6.10 Sprachdatei

7.30 prozentuale Häufigkeit (Analyse)

8.20 Ausgabedatei

9.10 Anzeigeeinheit

9.20 Drucker

9.30 Schnittstelle

9.40 elektroakustischer Wandler

10.10 Antwortdatei

10.20 Antwortmodul

11.10 Energie

11.20 Frequenz

11.30 Dauer

11.40 Steuerungsmodul

12.10 elektroakustischer Wandler