KI-basierte Sprachverarbeitung

Veröffentlicht: 19.06.2026 / zuletzt bearbeitet: 16.07.2026

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
eines Prototyps in den Bereichen „Produkte“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung .
Projektergebnis:
Das Projekt erprobte TTS-Modelle in Trainings- und Testläufen, dokumentierte Anforderungen an Infrastruktur und Workflows und schafft damit eine Entscheidungsgrundlage für die künftige TTS-Optimierung beim Unternehmen..

Gesamtprojekt

Personentage
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
Phase
Konzept
Prototyp
Entwicklung
Testen
Implementierung
Beteiligte
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Kosten*
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Projektphase ausgeführt
Projektphase nicht ausgeführt
interne Projektbeteiligte
externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

  • Die Qualität eines TTS-Ergebnisses hängt stark von der Aufbereitung und Eignung der eigenen Trainingsdaten ab, nicht nur vom gewählten Modell.
  • Ein leistungsfähiger KI-Server kann für Training, Vergleich und Qualitätsbewertung sehr hilfreich sein, muss aber gegen Kosten, Wartung und Auslastung abgewogen werden.
  • Die getesteten Ansätze unterscheiden sich deutlich in Aufwand, Bedienbarkeit und Ergebnisqualität; für ein KMU ist deshalb die Auswahl eines praktikablen Workflows genauso wichtig wie die reine Modellleistung.
  • Ausgangslage

    Es gab neue Anforderungen in den Bereichen ["Datenmanagement", "Prozesse"]
    Aicappella musste prüfen, ob TTS-Modelle mit eigenen Trainingsdaten und verfügbaren Serverressourcen in ausreichender Qualität und Geschwindigkeit optimiert werden können.
    Es gab höhere Anforderungen an Sicherheit in den Bereichen ["IT-Infrastruktur"]
    Da Stimmen und Audiodaten personenbezogen und wirtschaftlich sensibel sind, musste geprüft werden, wie eigene Trainingsdaten kontrolliert verarbeitet und externe Plattformabhängigkeiten reduziert werden können.
    Es lagen zu wenig Informationen vor in den Bereichen ["IT-Infrastruktur"]
    Für Training, Modellanpassung, Inferenz und Tests von TTS-Systemen ist leistungsfähige Hardware relevant. Das Projekt sollte zeigen, ob ein KI-Server für ein KMU notwendig und sinnvoll ist.
    Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen ["IT-Infrastruktur"]
    Die Ergebnisse mussten nicht nur technisch funktionieren, sondern hinsichtlich Natürlichkeit, Verständlichkeit, Stimmähnlichkeit, Ausdruck und praktischer Einsetzbarkeit bewertet werden.

    Zentrale Fragestellungen im Projekt

    • Wie kann ich mithilfe eigener Trainingsdaten ein TTS-Modell für personenindividuelle Sprachausgabe optimieren?
    • Wie sinnvoll ist ein KI-Server für die Umsetzung, und ist dieser für ein KMU notwendig?
    • Welche TTS-Ansätze – Piper, Coqui TTS, CosyVoice und Qwen3-gestützte Workflows – eignen sich für Qualität, Aufwand und Serverbetrieb am besten?

    Projektdetails

    Zeitrahmen: -

    Aicappella ist ein junges Unternehmen im Bereich KI-gestützter Sprach- und Audiotechnologie. Das Unternehmen entwickelt Ansätze für consent-basierte KI-Stimmen, bei denen eigene Trainingsdaten kontrolliert genutzt, Sprecher:innenrechte respektiert und nur freigegebene Audioergebnisse verwendet werden. Im Projekt wurde untersucht, wie sich mit eigenen Trainingsdaten ein Text-to-Speech-Modell (TTS-Modell) für personenindividuelle Sprachausgabe optimieren lässt und welche Serverinfrastruktur dafür notwendig ist. Dazu wurden prototypische Workflows für Datenvorbereitung, Training bzw. Modellanpassung, Inferenz und Qualitätsbewertung auf leistungsfähiger Recheninfrastruktur erprobt. Grund des Projekts war die Frage, ob Aicappella als kleines Unternehmen für die Optimierung und Bewertung von TTS-Modellen einen eigenen bzw. bereitgestellten KI-Server benötigt oder ob leichtere bzw. alternative Betriebsmodelle ausreichen.

    Methoden

    Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

    Mögliche Hard- und Software-Lösungen

    Hardware: Server der Hochschule für TTS-Training, Modelltests, Inferenz und Qualitätsvergleiche.
    Software: Piper, Coqui TTS und CosyVoice für Training bzw. Optimierung mit eigenen Audiodaten.
    Software: KI-Workflows sowie Werkzeuge zur Datenaufbereitung, Audioaufbereitung, Qualitätskontrolle und Dokumentation.

    Unternehmensbeschreibung

    Name
    AICappella UG
    Anschrift
    Schwartzkopffstraße 1, 15745 Wildau
    Umsatz pro Jahr
    Nicht angegeben
    Branche
    Kultur, Medien und Kreativwirtschaft
    Gründungszeitraum
    Vor weniger als 5 Jahren
    Beschäftigtenzahl
    1 - 9
    IT-Investition pro Jahr
    Nicht angegeben
    Unternehmensangebot
    Produkte, Dienstleistung
    Unternehmer*innen Zitat zum Projekt
    Das Projekt hat mir geholfen, KI-Stimmtechnologie nicht nur als kreative Möglichkeit, sondern als Infrastruktur- und Rechtefrage zu verstehen. Besonders wertvoll war die Erkenntnis, welche Rolle kontrollierte Serverumgebungen für Qualität, Datenschutz und Vertrauen spielen können.
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    Projektunterstützung

    Projektumsetzer
    Zentrum

    Weitere Kooperationspartner

    Projektumsetzer
    Zentrum
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