Wenn Spiele sprechen: Spracherkennung und künstliche Intelligenz in der Gestaltung fesselnder virtueller Welten

Diese Arbeit untersucht den Einfluss KI-gesteuerter Non-Player-Charaktere (NPCs) mit Spracherkennung auf das Spielerlebnis und die Immersion in virtuellen Umgebungen. Dabei wird analysiert, inwiefern eine dynamische Interaktion zwischen Spieler und NPC zur emotionalen Bindung beiträgt und das Eintauchen in die Spielwelt verstärkt. Zur Untersuchung wurde ein VR-Spielprototyp („Ward13“) entwickelt, in dem Spieler durch Spracherkennung frei mit einem NPC interagieren können. Theoretische Grundlagen aus den Bereichen Spieleentwicklung, Künstliche Intelligenz, Virtual Reality und interaktive Narration bilden die Basis der Analyse. Die praktische Implementierung erfolgte mittels der Convai Plattform in Unreal Engine, ergänzt durch Sentiment-Analyse zur Anpassung des NPC Verhaltens. Die Arbeit zeigt zudem, wie KI-Integration auch für Entwickler ohne KI-Erfahrung umsetzbar ist. Dabei wird die Zugänglichkeit bestehender Tools sowie die Herausforderungen bei der Implementierung und Anpassung von NPC-Verhalten analysiert. Die Evaluation des Prototyps wurde durch Nutzerstudien und Befragungen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial von Spracherkennung zur Verbesserung der Immersion und verdeutlichen gleichzeitig Optimierungsmöglichkeiten sowie die praktischen Anforderungen für Entwickler. Die Arbeit gibt einen Überblick über die technischen Möglichkeiten der KI Integration und deren Bedeutung für zukünftige Entwicklungen im Bereich immersiver VR Spiele.