Refine
Document Type
- Book (1)
- Conference Proceeding (1)
Has Fulltext
- no (2) (remove)
Keywords
- Korpus <Linguistik> (2) (remove)
Publicationstate
Reviewstate
- Peer-Review (2) (remove)
Publisher
Die Erforschung von Sprache im öffentlichen Raum (Linguistic Landscapes, LL) hat sich in den vergangen 20 Jahren als Teilgebiet der Soziolinguistik, der Semiotik und anderer Disziplinen fest etabliert. Der vorliegende Band gibt einen Überblick zu zentralen Ansätzen der LL-Forschung mit einem Bezug zur deutschen Sprache. Die Beiträge stellen aktuelle Studien aus dem deutschsprachigen Raum, zu Deutsch als Minderheitensprache sowie aus Ländern mit einer ausgeprägten DaF-Tradition vor. Sie thematisieren sprachstrukturelle und soziolinguistische ebenso wie didaktische, methodische und technologische Aspekte. Damit trägt der Band zu einer Systematisierung der deutschsprachigen LL-Forschung bei, gibt Impulse für internationale Diskussionen und benennt wichtige Desiderata.
The newest generation of speech technology caused a huge increase of audio-visual data nowadays being enhanced with orthographic transcripts such as in automatic subtitling in online platforms. Research data centers and archives contain a range of new and historical data, which are currently only partially transcribed and therefore only partially accessible for systematic querying. Automatic Speech Recognition (ASR) is one option of making that data accessible. This paper tests the usability of a state-of-the-art ASR-System on a historical (from the 1960s), but regionally balanced corpus of spoken German, and a relatively new corpus (from 2012) recorded in a narrow area. We observed a regional bias of the ASR-System with higher recognition scores for the north of Germany vs. lower scores for the south. A detailed analysis of the narrow region data revealed – despite relatively high ASR-confidence – some specific word errors due to a lack of regional adaptation. These findings need to be considered in decisions on further data processing and the curation of corpora, e.g. correcting transcripts or transcribing from scratch. Such geography-dependent analyses can also have the potential for ASR-development to make targeted data selection for training/adaptation and to increase the sensitivity towards varieties of pluricentric languages.