Digitale Sprachtools sollen regionale Bairisch-Varianten präziser verarbeiten, weil der Landesverein für Heimatpflege in München ein dreijähriges KI-Projekt gestartet hat. Das Pilotvorhaben zielt darauf ab, mit ab Juli beginnenden Interviews und Sprachaufnahmen in Mittenwald und im Raum Mühldorf am Inn Trainingsdaten zu sammeln, damit Systeme automatische Transkriptionen und Übersetzungen nicht länger als ein Bairisch-Alles verarbeiten. Der Landesverein hat dafür einen Sprachwissenschaftler als KI-Dialekttrainer eingestellt und lässt sich wissenschaftlich von Forschenden der Ludwig-Maximilians-Universität München unterstützen. LMU-Professorinnen und -Professoren sehen in einer zuverlässigeren Erkennung einen Weg, die Sichtbarkeit und Wertschätzung regionaler Sprachformen zu erhöhen.

Bessere automatische Erkennung regionaler Varianten würde Anwendungen wie Transkription, Übersetzung und sprachbasierte Suchfunktionen deutlich verbessern, weil das Projekt systematisch lokale Stimmen sammelt und Modelle gezielt trainiert. Der Landesverein für Heimatpflege in München führt das Vorhaben als Pilotprojekt durch; die Laufzeit ist auf drei Jahre ausgelegt. Ab Juli beginnen Feldaufnahmen in zwei räumlich klar abgegrenzten Bereichen, mit Interviews und Sprachaufnahmen, die als Trainingsdaten für die KI dienen sollen.

Wie das Projekt praktisch arbeitet

Operativ startet das Projekt kleinteilig: Zuerst werden in Mittenwald und im Raum Mühldorf am Inn Einheimische interviewt, ihre gesprochene Sprache aufgezeichnet und annotiert. Die Projektverantwortlichen erklären, dass diese regional eng gefassten Erhebungen als zuverlässige Basis dienen sollen, bevor schrittweise weitere Regionen und weitere bairische Varianten hinzukommen. Ziel ist nicht nur ein grösseres Datenset, sondern eine datengestützte Abgrenzung von lokalen und regionalen Varianten, damit KI-Modelle lernen, Unterschiede zu erkennen statt verschiedene Mundarten zu einer Vermischung zusammenzufassen.

Zur Umsetzung hat der Landesverein einen Sprachwissenschaftler als KI-Dialekttrainer eingestellt. Fachliche Unterstützung kommt von der Ludwig-Maximilians-Universität München. Der Landesverein formuliert das Pilotprojekt als Basis, "dass Dialekte in ihrer Vielfalt erhalten bleiben", so Rudolf Neumaier, Geschäftsführer des Landesvereins für Heimatpflege in München.

Sobald Modelle Varianten zuverlässig erkennen, nennen die LMU-Forschenden mehrere konkrete Nutzungsfelder. Forschende erklären, dass sich mit KI die Vielfalt der Dialekte systematisch erschließen und für Anwendungskontexte nutzbar machen lasse. Ersteres betrifft die automatische Erkennung regionaler Sprachformen, zweitens die Verarbeitung solcher Aufnahmen in Transkriptionspipelines und drittens die Übersetzung in Standarddeutsch für Verwaltung, Journalismus oder Bildung.

Mastheads

Die Forschenden betonen, dass Bayerns Dialekte im Vergleich zu vielen norddeutschen Dialekten noch sehr lebendig seien. Sie sehen die Arbeit als wissenschaftlich relevant und kulturpolitisch bedeutsam, weil sie neue Perspektiven eröffne, damit die dialektale Vielfalt Bayerns lebendig bleibt.

Aus ihrer Sicht erhöht eine bessere digitale Verarbeitung die Sichtbarkeit regionaler Sprachformen: Wenn Maschinen Dialekt unterscheiden und korrekt wiedergeben können, steigt die Chance, dass regionale Sprache auch in digitalen Angeboten vorkommt und nicht marginalisiert wird.

Das Vorhaben ist eng mit zivilgesellschaftlichen Akteuren verknüpft. Der Bund Bairische Sprache sieht sich als Initiator des Feldes und hatte 2025 das Heimatministerium aufgefordert, die Entwicklung von KI-Programmen in diesem Bereich zu unterstützen. Auf dieser Initiative führt der Landesverein das jetzt als Pilotprojekt durch und koordiniert die wissenschaftliche Unterstützung durch die LMU. Rudolf Neumaier hebt die kulturpolitische Dimension hervor: Die KI müsse verstehen, "dass es nicht nur ein Bairisch gibt, sondern eine Vielfalt an lokalen und regionalen Bairisch-Varianten." Bisher kenne die KI bestenfalls eine Vermischung verschiedener Mundarten, die kaum differenziert werde.

Technisch geht es um mehr als nur akzentgerechte Spracherkennung. Die Herausforderung besteht darin, genügend repräsentative und annotierte Daten für jede regionale Variante zu sammeln, damit die Modelle lernfähig werden, statt auf übergeneralisierten Mustern zu beruhen. Das Pilotstadium mit klar abgegrenzten Regionen erlaubt es den Forschenden, Prozessschritte wie Aufnahmeprotokolle, Transkriptionsrichtlinien und Annotationsschemata zu testen, bevor die Datensammlung skaliert wird.

Politisch ist das Projekt ein Beispiel dafür, wie Kulturpolitik und Forschung zusammenspielen können, um regionale Identität in digitalen Anwendungen abzubilden. Die LMU-Wissenschaftler sehen das Projekt als Chance, wissenschaftliche Fragestellungen mit kulturpolitischem Nutzen zu verbinden: Die Dialekte sind Forschungsgegenstand und kulturelles Gut zugleich.

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Als nächster konkreter Meilenstein beginnen im Juli die Feldaufnahmen in Mittenwald und im Raum Mühldorf am Inn, deren Ergebnisse die Grundlage für das Training und die sukzessive Erweiterung der Dialektmodelle bilden. Ursprünglich berichtet von heise.de.

Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung erstellt.