Kauz GmbH
Die Kauz GmbH in Düsseldorf entwickelt und setzt Chatbots für verschiedene Kunden
vornehmlich im Banken- und Versicherungsbereich ein. Kern dieser Chatbots ist eine von
Kauz entwickelte NLU-Engine, die deutschsprachige Inputs mit linguistischen Mitteln
analysiert, versteht und beantwortet. Das komplexe regelbasierte Sprachverständnis gilt als
Alleinstellungsmerkmal im deutschsprachigen Raum und führt zu sehr guten Bewertungen der
Kauz-Chatbots (z.B. Chatbot Linda der Sparkassen) in Vergleichsstudien wie Gentsch (2020)
oder Häntsch (2021). Kauz verfügt auch über Erfahrung beim Einsatz der Kauz-NLU-Engine
in Verbindung mit gängigen Sprachassistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant.
Aristech GmbH
Die Aristech GmbH entwickelt maßgeschneiderte Lösungen in den Bereichen Text-to-Speech, Spracherkennung und Mensch-Maschine-Interaktion. Professionellen Anwendern bietet sie natürlich klingende digitale Stimmen, vollautomatische Hotlines und Sprachdialogsysteme oder arbeitet ihren Support-Mitarbeitern durch intelligente Spracherkennung und semantische Datenanalyse zu. Aristechs innovative Lösungen aus Eigenentwicklung werden DSGVO gerecht vor Ort oder in Form von Cloudsystemen integriert. Die Aristech GmbH fungiert, je nach Anforderung, als Softwarelieferant, Komplettanbieter oder professioneller Integrator. Auf individuelle Wünsche kann sie durch Inhouse Entwicklung schnell reagieren und ihr europäisches Team ist stets für Support- und Entwicklungsfragen erreichbar.
Universität des Saarlandes – Lehrstuhl für Sprach- und Signalverarbeitung
Der Lehrstuhl für Sprach- und Signalverarbeitung an der Universität des Saarlandes(UdS) verfügt über langjährige Erfahrung bei der Sprachverarbeitung gesprochener und geschriebener Sprache. Neben zentralen Beiträgen zum Kaldi-Spracherkenner hat der Lehrstuhl auch große Erfahrung in den Bereichen Sprachmodellierung und NLU sowie Informationsextraktion und Dialogsysteme. Kern aller Sprachtechnologie sind maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze. Die Forschungsergebnisse des Lehrstuhls werden regelmäßig in führenden Konferenzen zu Sprachtechnologie und Maschinellem Lernen veröffentlicht und die Qualität der Sprachtechnologie wurde durch den Gewinn des Speech Separation Challenge und des NIST Benchmarks zur Knowledge-Base-Population demonstriert. Der Lehrstuhl beteiligt sich an der Übertragung von wissenschaftlichen Erkenntnissen in die Praxis durch Kooperationen mit Wirtschaftspartnern. Dazu gehörten in der Vergangenheit zum Beispiel die Projekte D-Box (multilinguale Dialogsysteme für KMU), METALOGUE (multimodale Dialogsysteme), Malorca (Spracherkennung mit Machine Learning für Luftraumüberwachung) und Rockit (Entwicklung einer EU-Roadmap für Konversationssysteme). Aktuell laufen unter anderem die EU Horizon 2020 Projekte Roxanne (mit Sprachtechnologie für Low-Resource-Sprachen) und Comprise (mit Private-by-Design- Dialogsystemen für KMU). Der Lehrstuhl arbeitet auch aktiv in der Community von Forschung und Wirtschaft mit, etwa durch die Beteiligung bei Standardisierungen, z.B. dem ISO Standard für Dialog Act Annotation (Bunt et al. 2020), oder der Organisation von Workshops, etwa dem Workshop zu Weakly Supervised Learning auf der ICLR Konferenz 2021 (Hedderich et al. 2021).