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29. April 2026
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In der Ausgabe 03/2026 (April 2026) lesen Sie u.a.:

  • Nationales Kultur­erbe unter Druck: Der Stopp des DNB-Erweiterungsbaus und seine Folgen
  • Entwicklungen im Medienalltag
  • Vom Datenhype zur Datenkompetenz: Warum Data Literacy zur Kernaufgabe
    von Bibliotheken wird
  • Warum Bibliotheken bei KI, Lizenzen
    und Fair Use mitreden müssen
  • Entwicklungen für die Zukunft
    von Bibliotheken
  • Forschungsdaten als Publikationsform
  • Wie Forschende mit KI-gestützten Recherchetools arbeiten
  • KI-Erschöpfung und „Vocational Awe“
    in wissenschaftlichen Bibliotheken
  • Aufmerksamkeitskrise oder Designproblem? Was Bibliotheken aus der Debatte über Lesen und Bildschirme lernen können
  • Die Stiftsbibliothek St. Gallen:
    Ein 1.300 Jahre altes Wissensarchiv
  • Bibliotheken als Räume für Wohlbefinden
    im Gesundheitswesen
  • Das Ende eines Formats: Der Niedergang des Massenmarkt-Paperbacks
u.v.m.
  fachbuchjournal
2009 bis 2023

Automatische Spracherkennung und -übersetzung:
Schnelleres Arbeiten und Lernen

© Markus Breig, KIT
Mit neuen Funktionen wie automatischer Kapitel­ein­teilung und Zusammenfassungen bietet der Lecture Translator eine verbesserte Spracherkennung.

„Mit der automatischen Simultan­übersetzung des Lecture Translators haben wir gesprochene Vorträge einem internationalen Publikum nähergebracht. Dieses macht aber in der Regel nur 15 Prozent der Zuhörerschaft aus. Mit den neuen KI-Werkzeugen wollen wir nicht nur Sprach-, sondern auch Verständ­nisbarrieren abbauen“, sagt Alexander Waibel, Professor für Informatik am KIT. „Oft sind auto­ma­tisch transkribierte Texte von gesprochener Sprache schwer zu lesen, da sie zu schnell fortlaufend ohne Absätze und Zwischenüberschriften als langer Text erscheinen – eben genau so, wie der Vortrag oder die Vorlesung mündlich vorgetragen wurde“. Auch die Aufarbeitung der Vorlesung sei mühsam, da man die Vorlesung nach Verständnislücken durchsuchen müsse, so Waibel.

Bessere Übersicht in Dokumenten

Die Weiterentwicklung des Lecture Translators schafft hier Abhilfe. Die Forschenden haben mehrere neue automatische Funktionen wie „Smart Chaptering“, Summarization“, „Q&A“ oder „Auto-Links“ entwickelt. Dabei verwandelt eine neuartige Künstliche Intelligenz (KI), die automatisch die Sprache erkennt, den gesprochenen Text in ein Transkript in mehreren Sprachen und identifiziert automatisch Absätze, Kapitelüberschriften sowie wichtige Kernpunkte. Darüber hinaus erstellt sie eine akustische Wiedergabe, bei der Nutzerinnen und Nutzer eine von 18 Sprachen auswählen können. Außerdem zeigt das Programm automatisch Links als Querverweise zu relevanten Quellen in Vorlesungsskripten oder Wikipedia an, mit deren Hilfe die Studierenden die Vorlesung besser aufarbeiten können. „Mit unseren neuen KI-Modellen können Gespräche und Vorlesungen besser strukturiert und sogar Videos in leicht navigierbare Kapitel eingeteilt werden“, so Waibel. Somit sei ein besseres Verständnis nicht nur während, sondern auch nach der Vorlesung möglich.

Lecture Translator übersetzt in 18 Sprachen

Die Arbeiten hat das Forschungsteam in den Lecture Translator integriert, mit dem am KIT Vorlesungen in Echtzeit automatisch transkribiert werden. Kapiteleinteilung, Titelgenerierung, Absatzgestaltung, Zusammenfassungen mit Verlinkungen – auch jeweils online und offline anwendbar – erweitern nun den Service des Lecture Translators und vereinfachen die Arbeit mit dem Material. Die Übersetzung erfolgt in 18 Sprachen. Konkrete Anwendungsmöglichkeiten findet die Technologie für Content Creator, Studierende, Lehrende und Podcaster, die ihre Audio- und Videoinhalte erstmals strukturieren können. „Nutzerinnen und Nutzer können effizienter durch Videos und Vorträge navigieren, relevante Abschnitte schneller finden und wichtige Kerninhalte kompakt und effizient erfassen – sie haben insgesamt eine viel bessere grobe Übersicht sowie schnelleren Zugriff auf die Details“, sagt Waibel.

Die Forschung fand im Projekt „How is AI Changing Science?“ statt und wurde für vier Jahre von der Volkswagenstiftung gefördert. Projektbeteiligte waren neben dem KIT die Universität Bonn sowie die Universität Wien. (mr/ase)

https://www.kcist.kit.edu/