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Unauthorized Views only

Red Baron Roost, Bonn

OTL a.D. Dipl.-Ing. Johannes Naumann

Sprachverarbeitungzur

Gesprächsauswertung,

eine Einführung



OTL a.D. Dipl.-Ing. Johannes Naumann

Verfahren der automatisiertenSprachverarbeitung

zurGesprächsauswertung



Johannes Naumann, OTL (a.D.) Dipl. Ing.

38 Jahre Deutsche Luftwaffe

Verwendungen

EloKa Offz Luftwaffenführungsdienstkommando

Leiter der Erfassung FmSkt F, Kötzting

Leiter ZBA, Trier (GEWOSC)

EloKa St Offz LwA, LFlKdo

Leiter Lw-Anteil BwKdo US/CA

Sachgebietsleiter Elo beim ANBw,Gelsdorf

Streitkräfteamt, Fähigkeitsanalyse NG&A & EloKa



Disclaimer

Dieser Vortrag gibt ausschließlich meine eigene Meinung wieder und stützt sich auf unabhängiges Denken gestützt auf 35 Jahre Erfahrung mit fast allen Spielarten der EloKa (EK) IO und auf die Physik, allgemein zugängliches Wissen und die

verfügbare wissenschaftliche Information.



Motivation (Massendaten)

Sprachen - Problem

Kapazitäten - Problem

Automatisierte Verfahren

Netzwerkaufklärung

Reach Back

Gliederung

Technische Randbedingungen

Klassifikatoren

Demo



Warum, Wieso, Weshalb ?

Massendatenproblem wegen sehr stark gestiegener Funknutzung

• bisher: potentieller Gegner war bekannt

• JEDER kann es sein und alle reden miteinander

• seit Bw im Einsatz: potentieller Gegner zivil



Problem: Wer hört die 50.000 Gespräche / h ab ?

24 Mio Afghanen, die jeder 2 Stundentäglich telefonieren, belegen jeder 1/10Kanäle, also 1,2 Mio gleichzeitige Gespräche täglich, macht 50.000gleichzeitige Gespräche je Stunde

Moderne Aufklärungsmittel hören aber mit !

Problem: Versteht der überhaupt die Sprache ?



Uzbeki

Turkmeni

Nuristani

Pashai

Qirgizi

Persian (Dari)

Pashto

Balochi

In Afghanistan werden etwa 49 Sprachen[und über 200 verschiedene Dialekte gesprochen.

Das Sprachenproblem



Problem: Kleine Kapazitäten für viel Umfang

Problem: Wer findet raus, was relevant ist ?

Wo sind die Auswerter, die 40 Sprachen sprechen ?

Problem: Handelt es sich überhaupt umSprache ?



1.: Ist das Sprache oder Geräusch ?

Wie kann automatisierte Sprachverarbeitung helfen ?



1.: Ist das Sprache oder Geräusch ?(Sprachdetection)




Stochastische Verfahren, die Sprachlaute von Geräusch unterscheiden können

Treffgenauigkeit ist begrenzt

Es gibt Verfahren, die „trainiert“ werden müssen

In unterschiedlichen Scenarienunterschiedliche Treffgenauigkeit

z.B. durch Computerprogramme:




2.: Welche Sprache ist das überhaupt ?




zunächst: Lautanalyse

Jede Sprache hat spezielle Lautkombinationen

Sprachmelodie (Frequenzanalyse)

Sprachrhythmus, Pausen

Konsonanten, Vokale, Diphtonge

Phoneme

Welche Sprache ist das überhaupt ?



1.: Ist das Sprache, oder Geräusch ?


3.: Erkenne ich den Sprecher?




Wie erkenne ich den Sprecher ?

• Frequenzspektrum der Stimme

• Eigenheiten bei den verschiedenen Lauten

Explosivlaute, Vokale: Klangfarbe

Tonfall, Rhythmus Verschleifungen

weitere Eigenheiten

• Sprachraum der Stimme



Es gilt, irrelevante Gespräche zu ignorieren,

um wichtige Hinweise zu finden.

Stichworte können ähnlich Sprechern als Bild, Signatur abgelegt werden





3.: Erkenne ich den Sprecher ?

4.: Erkenne ich Stichworte ?




Stichworterkennung durch Vergleichen

Erstellen von Mustern

Vergleich der Muster mit dem Sprachmaterial

Aufwendig.

Spezielle Software, die nur charakteristischeTeilmuster verwendet ist schneller







5.: Erkenne ich Zusammenhänge ?




Wie erkenne ich Zusammenhänge ?

• Kombination aus Stichworten und Ereignissen oder Daten

• Zusammenhang ergibt sich aus mehreren Stichworten

Keywordspotting







5.: Erkenne ich Zusammenhänge ?

6.: Erkenne ich ein geplantes Ereignis ?




Sprecher, Stichworte und Zusammenhängekönnen zu geplanten Ereignissen führen

Dabei helfen Informationen aus anderenDiensten, wie z.B. Netzwerkaufklärung

Erkenne ich ein geplantes Ereignis ?



Wie findet man heraus, was relevant ist ?

IMSI-Catcher liefert ID, Standort, und gestattetdas Mithören

„ IMSI-Catcher für 1500 Euro im Eigenbau.“

Heise-online, 1. August 2010.

Netzwerkaufklärung



IMSI-Catcher:

„Das Gerät arbeitet dazu gegenüber dem Mobiltelefon wie eine Funkzelle (Basisstation) und gegenüber dem Netzwerk wie ein Mobiltelefon; alle Mobiltelefone in einem gewissen Umkreis buchen sich bei dieser Funkzelle mit dem stärksten Signal, also dem IMSI-Catcher, ein. Der IMSI-Catcher simuliert also ein Mobilfunknetzwerk.“

(Wikipedia)



Datenstrom

Statistische Verfahren zur Massendaten-Auswertung

Netzwerkaufklärung

Ich erfahre:

Wer, Wann, Wo, mit Wem, Wie lange, Wie oft telefoniert (kommuniziert) hat.



Sprecher, Stichworte und Zusammenhängekönnen zu geplanten Ereignissen führen

Dabei helfen Informationen aus anderenAktivitäten, wie z.B. Netzüberwachung

Gewonnene Informationen dienen demgezielten Einsatz der Linguisten

Erkenne ich ein geplantes Ereignis ?



Problem: 40 versch. Sprachen im Einsatzgebiet

- Aufkommen schwankt

- Kapazitäts-Engpässe

- Bedrohung, Streß

In der Heimat Pool an (ausgeruhten) Linguisten

Daten erfassen – ableiten – Ergebnisse zurückschicken

Reach Back



1.: Quelle: Funk, Mobilfunk, Glasfaser

2.: Funk: Frequenz beliebig, Zeit unsicher

3.: Mobilfunk: ständiger Datenstrom

4.: Inhalt: unbestimmt, meist wertlos

5.: Charakter: überraschend: manchmal Merkel

6.: Ernüchternd: Normalbürger stört nur

Technische Randbedingungen



Beispiel Boger

Beispiel Medav

Klassifikatoren

Verschriftungssoftware (nicht OCR)



Vielen Dank für Ihre

Aufmerksamkeit

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