Disfluenz
Auch: Füllwörter
Aktualisiert:
Definition
Eine Disfluenz ist jede Unterbrechung im flüssigen Sprechen: Füllwörter wie „äh“ und „ähm“, wiederholte Wörter, Fehlstarts und Selbstkorrekturen. Natürliche Sprache ist voll davon, fertiger Text hat keine.
Disfluenzen zu entfernen ist der erste und sichtbarste Schritt, um aus einem Transkript Text zu machen. Der heikle Teil ist, Füllmaterial von Bedeutung zu unterscheiden: Ein wiederholtes Wort kann ein Stolperer oder eine Betonung sein, und ein Fehlstart kann Rauschen oder eine bewusste Korrektur sein („three hundred, scratch that, four hundred dollars“).
Tools gehen damit ganz unterschiedlich um: von gar nicht (rohe Transkripte) über regelbasiertes Entfernen von Füllwörtern bis zu einem vollständigen Aufräumdurchgang mit einem LLM. Das Risiko am äußersten Ende: Es formuliert Dinge um, die du so gemeint hast.
Die Arten von Disfluenz
Gefüllte Pausen: äh, ähm, hm und ihre Entsprechungen in jeder Sprache. Diskursmarker: also, weißt du, irgendwie, wenn sie nichts bedeuten. Wiederholungen: „das das Meeting“, „ich ich glaube“. Fehlstarts: eine Formulierung, die abgebrochen und neu begonnen wird. Selbstkorrekturen: ein Wert, der durch einen anderen ersetzt wird, angekündigt durch „no wait“, „scratch that“, „I mean“. Jede Art braucht eine andere Behandlung, und die letzte ist der interessante Fall, denn das richtige Ergebnis ist nicht, Wörter zu entfernen, sondern die Korrektur zu erhalten.
Regeln, Modelle oder beides
Gefüllte Pausen und Wiederholungen lassen sich gefahrlos per Regel entfernen: „ähm“ ist nie ein Wort, das du gemeint hast. Diskursmarker sind kniffliger, weil „also“ manchmal ein echtes Bindewort ist. Selbstkorrekturen sind das stärkste Argument für eine eng gefasste Regel: Wenn beide Seiten von „no wait“ dieselbe Art von Sache sind, eine Uhrzeit, eine Zahl oder ein Tag, ist das Ersetzen der ersten durch die zweite sicher, und ein Modell wird nicht gebraucht. Alles Unschärfere gehört zu einem LLM mit strengem Auftrag: entfernen, was nicht gemeint war, nie umschreiben, was gemeint war.
Der Fehler, auf den du achten solltest
Überbereinigung. Ein Modell, das gesprochene Sprache gut lesbar machen soll, wird bei Gelegenheit deine Sätze straffen, deine Wörter gegen eigene tauschen und genau die Einschränkung streichen, um die es eigentlich ging. Der Test ist einfach: Diktiere etwas mit ungewöhnlicher Wortwahl und schau, ob sie überlebt. Ein Tool, das deine Füllwörter entfernt und deine Wörter behält, macht seinen Job. Eines, das deinen Stil verbessert, macht einen anderen Job, um den du nicht gebeten hast.
Mit weniger Füllwörtern diktieren
Am saubersten gehst du mit Füllwörtern um, indem du weniger davon sagst. Ein Füllwort ist meist eine mit Klang gefüllte Pause, und die Gewohnheit kommt aus dem Gespräch, wo Stille jemand anderen einlädt, zu sprechen. Ein Diktier-Tool unterbricht dich nicht, also kannst du stattdessen still pausieren.
Mit Apples eingebauter Diktierfunktion hast du dafür viel Spielraum. Laut Apple stoppt die Diktierfunktion erst automatisch, wenn 30 Sekunden lang keine Sprache erkannt wird.
- Leg fest, was der Satz sagen soll, bevor du das Diktat startest, und sei es nur grob.
- Sprich einen Satz nach dem anderen und halte am Ende jedes Satzes an.
- Wenn du nachdenken musst, schließ den Mund und sag nichts. Eine stille Pause hinterlässt nichts im Text.
- Sprich etwas langsamer. Füllwörter entstehen, wenn dein Mund dem nächsten Gedanken vorauseilt.
- Wenn du dich versprichst, sprich den Satz zu Ende und korrigiere ihn danach, statt mittendrin neu anzufangen.
- Lies nach, was du diktiert hast, und notiere, welche Füllwörter du am häufigsten benutzt, damit du beim nächsten Mal darauf achten kannst.
Warum wird „um“ in Genauigkeits-Benchmarks nicht gezählt?
Weil viele Benchmarks Füllwörter aus beiden Transkripten löschen, bevor sie Fehler zählen. Der mit dem Whisper-Paper veröffentlichte Textnormalisierer entfernt die Wörter hmm, mm, mhm, mmm, uh und um aus der Referenz und aus der Modellausgabe, bevor die Wortfehlerrate berechnet wird.
In der Praxis heißt das: Ein veröffentlichter Genauigkeitswert sagt nichts über Füllwörter. Ein Modell, das jedes um schreibt, und eines, das keines schreibt, können dieselbe Bewertung bekommen. Ob Füllwörter in deinem Dokument landen, hängt vom Tool rund um das Modell ab, und das musst du selbst testen.
So testest du, wie ein Diktier-Tool mit Sprechunflüssigkeiten umgeht
Ein kurzer Test trennt die Tools, die Füllwörter nach sorgfältigen Regeln entfernen, von denen, die zu viel oder gar nichts entfernen. Diktiere jede Zeile unten so, wie sie dasteht, mit allen Zögerlauten, und vergleiche die Ausgabe mit dem, was du gemeint hast.
- Diktiere einen Satz mit gefüllten Pausen, etwa: „the report is um almost uh finished“. Beide Füllwörter sollten weg sein und jedes andere Wort sollte bleiben.
- Diktiere einen Stolperer, etwa: „I I think the the meeting moved“. Die doppelten Wörter sollten nur einmal erscheinen.
- Diktiere eine bewusste Wiederholung, etwa: „that was a very very long day“. Beide Wörter sollten bleiben, denn die Wiederholung ist eine Betonung.
- Diktiere „like“ als echtes Wort, etwa: „I like the second option“. Das Wort darf nicht entfernt werden.
- Diktiere eine Selbstkorrektur, etwa: „send it Monday no wait Tuesday“. Prüfe, ob du den korrigierten Wert bekommst, beide Werte oder den falschen.
- Diktiere eine Einschränkung, die du so meinst, etwa: „I think we should probably wait“. Fehlt „I think“ oder „probably“, schreibt das Tool um, statt zu bereinigen.
Fragen, die Leute stellen.
Entfernt Diktiersoftware „äh“ und „ähm“?
Die guten tun es automatisch, zusammen mit wiederholten Wörtern und Fehlstarts. Reine Transkribierer lassen sie drin. Die eingebaute Diktierfunktion der meisten Systeme lässt die meisten davon ebenfalls drin.
Was passiert, wenn ich mich beim Diktieren korrigiere?
Mit einem Tool, das Selbstkorrekturen beherrscht, ergibt „Monday, no wait, Tuesday“ nur Tuesday. Die sichersten Umsetzungen machen das per Regel, wenn beide Werte dieselbe Art von Sache sind, und überlassen unschärfere Fälle dem Formatierungsmodell.
Kann das Entfernen von Füllwörtern verändern, was ich gemeint habe?
Regelbasiertes Entfernen von „äh“ und Wiederholungen kann das nicht. Ein LLM, das frei umschreibt, schon: durch Straffen oder Umformulieren. Such dir ein Tool, das zusichert, dass deine inhaltstragenden Wörter erhalten bleiben, und teste es mit einem Satz, bei dem dir eine Änderung auffallen würde.
Wie höre ich auf, beim Diktieren „ähm“ zu sagen?
Ersetze den Laut durch Stille. Leg den Satz fest, bevor du anfängst, sprich einen Satz nach dem anderen und pausiere ohne zu sprechen, wenn du nachdenken musst. Eine stille Pause fügt dem Text nichts hinzu.
Zählen Füllwörter bei der Wortfehlerrate als Fehler?
Oft nicht. Der Textnormalisierer aus dem Whisper-Paper etwa entfernt hmm, mm, mhm, mmm, uh und um vor der Bewertung aus beiden Transkripten. Füllwörter helfen dem veröffentlichten Wert also weder, noch schaden sie ihm.
Was ist der Unterschied zwischen einem Füllwort und einem Fehlstart?
Ein Füllwort ist ein Laut oder Wort, das eine Pause füllt, etwa äh oder ähm. Ein Fehlstart ist eine Wortgruppe, die du anfängst, abbrichst und dann anders noch einmal sagst. Beides sind Sprechunflüssigkeiten, aber ein Fehlstart enthält echte Wörter, also braucht es mehr Sorgfalt, ihn zu entfernen.