# Drittanbieter-Hinweise Diese Datei dokumentiert Bestandteile, die nicht ausschließlich unter dem Sprechnetz-eigenen Rechtebestand stehen. Sie muss bei jeder Weitergabe des Produkts erhalten bleiben. ## Hanzi Writer - Komponente: `studium/vendor/hanzi-writer.min.js` - Version: 3.0.0 - Projekt: https://github.com/chanind/hanzi-writer - Copyright: © Hanzi Writer contributors - Lizenz: MIT - Lizenztext: `third_party_licenses/HANZI_WRITER_MIT.txt` ## Hanzi Writer Data / Make Me A Hanzi / Arphic - Komponenten: - `studium/data/hanzi/stroke_data/*.json` - aus Make Me A Hanzi abgeleitete Etymologie-Strukturdaten in `studium/data/hanzi/hanziEtymology.Hani.json` - Projekte: - https://github.com/chanind/hanzi-writer-data - https://github.com/skishore/makemeahanzi - Ursprung: Glyphdaten von Arphic Technology Co., Ltd. - Lizenz: Arphic Public License - Lizenztext: `third_party_licenses/ARPHICPL.TXT` - Änderungen: zeichenweise Auswahl, lokale Paketierung und zusätzliche sprechnetz-eigene Übersetzungs-/Darstellungsdaten. Die Strichdaten bleiben als separat abrufbare JSON-Dateien im statischen Produkt erhalten. ## Kana SVG Data / animCJK - Komponente: `studium/data/kana/stroke_data/*.json` - Version: 0.0.2 - Projekte: - https://github.com/hy2k/kana-svg-data - https://github.com/parsimonhi/animCJK (ursprüngliche Glyphdaten) - Lizenz: GNU Lesser General Public License v3.0 or later (LGPL-3.0+) - Lizenztext: `third_party_licenses/LGPL-3.0.txt` - Änderungen: zeichenweise Auswahl (nur im Kurs tatsächlich verwendete Hiragana), Umformung von animCJKs {id,value}-Strichpaaren auf die von Hanzi Writer erwarteten parallelen strokes/medians-Arrays. Siehe `studium/data/kana/stroke_data/SOURCE.json` für die vollständige Liste. ## CC-CEDICT - Verwendung: englische Kurzglossen und einzelne Pinyin-Grunddaten in `studium/language/{de,en}/hanzi_knowledge.*.json` - Projekt: https://www.mdbg.net/chinese/dictionary?page=cc-cedict - Lizenz: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International - Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ - Attribution: CC-CEDICT contributors. - Änderungen: Auswahl einzelner Einträge, Kürzung von Glossen und dokumentierte Lesartkorrekturen. Die abgeleiteten Datendateien werden separat und maschinenlesbar ausgeliefert. - Noch vor der kommerziellen Freigabe einzutragen: verwendeter Datenstand, Abrufdatum und Archiv-/Commit-Kennung. ## Wikimedia Commons – Ancient Chinese Characters Project - Verwendung: eingebettete historische Zeichenformen in `studium/language/{de,en}/hanzi_knowledge.*.json` - Quelle: Wikimedia Commons, Ancient Chinese Characters Project - Kennzeichnung der Ursprungspipeline: Public Domain / `PD-ancient-script` - Projektseite: https://commons.wikimedia.org/ - Änderungen: SVG-Bereinigung, Größenanpassung und Einbettung in JSON. - Noch vor der kommerziellen Freigabe zu ergänzen: konkrete Commons-Dateiseite und Lizenzbeleg je eingebettetem SVG. Fundstellenangaben allein ersetzen diesen Herkunftsnachweis nicht. ## Shuowen Jiezi / Chinese Text Project - Verwendung: klassische Zitate für eine kleine Teilmenge der Etymologie - Werk: 《說文解字》, Xu Shen, ca. 100 n. Chr.; gemeinfreier historischer Text - Digitaler Abruf: https://ctext.org/dictionary.pl - Sprechnetz-Erklärungen und Übersetzungen sind neu erstellt und müssen vor Veröffentlichung fachlektoriert werden. ## Noto-Schriften (Google Fonts) - Komponenten: - `studium/fonts/NotoSansArabic-Regular.woff2`, `NotoSansHebrew-Regular.woff2`, `NotoSerifThai-Regular.woff2` - `studium/fonts/scriptLearn/*.woff2` — 157 je Schrift auf die benötigten Codepunkte reduzierte Teilmengen für die Sektion „Schriftzeichen lernen“ - Projekt: https://fonts.google.com/noto (Noto Project Authors) - Lizenz: SIL Open Font License 1.1 - Lizenztext: `third_party_licenses/NOTO_OFL.txt` - Änderungen: Subsetting auf die Zeichen des jeweiligen Graphem-Inventars (zzgl. Leerzeichen und U+25CC) und Umwandlung von TTF nach woff2 mittels `pyftsubset`, siehe `tools/build_scriptLearn_fonts.mjs`. Familiennamen bleiben unverändert; Herkunftsdatei und SHA-256 je Asset stehen in `studium/fonts/fonts.json`. ## Weltkarten-Vorlage (`studium/data/scriptLearn/worldMap.svg`) - Verwendung: Mini-Weltkarte „Geschrieben in N Ländern“ in der Sektion „Schriftzeichen lernen“; die Länderpfade (`id="xx"`, ISO 3166-1 alpha-2) werden je Schrift eingefärbt. - Herkunft im Projekt: übernommen aus `Sprechnetz_designer_v6/laendersprachen/data/BlankMap-World_gray.svg` (unverändert, siehe `tools/import_scriptLearn_geo.mjs` und `reports/scriptLearn-geo-import.json` mit SHA-256). - Quelle: Wikimedia Commons, Kartenserie „BlankMap-World“ (Angabe des Projektinhabers, 2026-07-25). Die Datei selbst trägt keine eingebetteten Lizenz- oder Urhebermetadaten. - Projektseite: https://commons.wikimedia.org/ - Lizenz: Die Karten dieser Serie stehen auf Commons üblicherweise als Public Domain bzw. unter CC-BY-SA. **Die konkrete Dateiseite und die dort genannte Lizenzvariante sind noch nicht belegt** — vor der kommerziellen Freigabe nachzutragen, analog zum bereits vermerkten Vorgehen beim Ancient-Chinese- Characters-Projekt. Fundstellenangabe allein ersetzt den Herkunftsnachweis nicht. - Änderungen: unverändert übernommen; die Länderpfade (`id="xx"`) werden zur Laufzeit nur per CSS-Klasse eingefärbt. ## Länder-Detailkarten (`studium/data/laenderSprachen/countries/*.svg`) - Verwendung: Sektion „Länder & Sprachen“ (`studium/laenderSprachen.html`) — 232 Landkarten mit Provinz-/Regionsgliederung für den Drilldown. - Herkunft im Projekt: übernommen aus `Sprechnetz_designer_v6/laendersprachen/data/countries/` (unverändert, siehe `tools/import_laenderSprachen.mjs` und `reports/laenderSprachen-import.json`). - Quelle: SimpleMaps (Angabe des Projektinhabers, 2026-07-25); die zugehörigen `*.langmap.json` weisen bei einem erheblichen Teil der Länder entsprechend `"idScheme": "simplemaps"` aus. Bezogen wurden nach Angabe des Projektinhabers die **quelloffen bereitgestellten** Karten. SimpleMaps vertreibt daneben auch kostenpflichtige Produkte — maßgeblich ist hier die freie Variante. - Projektseite: https://simplemaps.com/ - Lizenz: Die frei angebotenen Karten von SimpleMaps stehen üblicherweise unter **CC-BY 4.0 mit Namensnennungspflicht**. **Die konkrete Lizenzvariante und der geforderte Attributionstext sind noch nicht belegt** — vor der Veröffentlichung nachzutragen, damit die Namensnennung tatsächlich erfolgt. Die SVG-Dateien selbst enthalten keine Urheber- oder Lizenzangaben. - Änderungen: unverändert übernommen; Regionen werden zur Laufzeit nur per CSS-Klasse eingefärbt. ## Geländerelief (`studium/data/laenderSprachen/terrain/`) - Verwendung: abschaltbare Relief-Ebene („🏔️ Relief“-Knopf) hinter der Weltkarte (`terrain/world.jpg`) und den 209 Länder-Detailkarten (`terrain/countries/.jpg`) in der Sektion „Länder & Sprachen“. - Quelle: Natural Earth, Datensatz „Cross-blended Hypso with Shaded Relief and Water“, 50 m-Auflösung (`SR_50M.tif`, 10.800×5.400 Pixel, Graustufen). Bezogen von https://www.naturalearthdata.com/ (Spiegel: https://naciscdn.org/naturalearth/50m/raster/SR_50M.zip). - Lizenz: **Public Domain.** Natural Earth stellt seine Daten ausdrücklich ohne Nutzungsbeschränkung und ohne Namensnennungspflicht zur Verfügung („No permission is needed to use Natural Earth. Crediting the authors is unnecessary.“, siehe naturalearthdata.com/about/terms-of-use/). Diese Angabe hier erfolgt trotzdem aus Transparenz. - Verarbeitung: das Roh-Relief wurde offline pro Kartenausschnitt in das jeweils eigene SVG-Koordinatensystem hineingerechnet (Details und Grenzen der Methode in `TERRAIN_README.md` neben dieser Datei). Zur Georeferenzierung der Länder-Detailkarten wurden zusätzlich Natural Earth „Admin 0 – Countries“ (50 m) und „Admin 1 – States, Provinces“ (10 m) als Passpunkt-Quelle verwendet (ISO-3166-2-Code ↔ Flächen- schwerpunkt) — auch diese stehen unter denselben Nutzungsbedingungen. Aus diesen Grenzdaten selbst wird nichts angezeigt oder ausgeliefert, sie dienten ausschließlich der Berechnung. - Änderungen: aus dem Originalraster ausgeschnitten, pro Karte verzerrt (Affintransformation bzw. Bounding-Box-Skalierung, siehe `TERRAIN_README.md`) und als JPEG (Qualität 85) neu kodiert. Keine inhaltliche Bearbeitung der Reliefwerte selbst. ## Aussprache-Aufnahmen (`studium/audio/laenderSprachen/`) - Verwendung: 62 gesprochene Vorstellungssätze („Hallo, ich spreche X …“) in der Sektion „Länder & Sprachen“. - Herkunft: `Sprechnetz_designer_v6/audio/audio_/`, erzeugt während der Entwicklung über `edge-tts`. - Es gilt derselbe Vorbehalt wie im Abschnitt „Microsoft-Sprachausgabe“: vor einer kommerziellen Veröffentlichung durch Aufnahmen mit dokumentierter Rechtekette oder eine ordnungsgemäß lizenzierte Schnittstelle ersetzen. ## Länderzuordnung je Schrift (`studium/data/scriptLearn/scriptGeo.v1.json`) - Verwendung: welche Länder für eine Schrift markiert werden. - Herkunft: Ausschnitt (`byScript`) aus `Sprechnetz_designer_v6/laendersprachen/data/learn_bridge.v1.json`, einer projekteigenen, generierten Zusammenführung (`build_learn_bridge.py`). - Abdeckung: 37 der 164 angebotenen Schriften. Für die übrigen entfällt die Karte ersatzlos — es werden keine Länderzuordnungen geschätzt. - **Bedeutung der Liste** (wichtig für die Beschriftung): sie enthält die Vereinigungsmenge aller Länder, in denen irgendeine Sprache gesprochen wird, die diese Schrift verwendet — Minderheiten- und Zuwanderungssprachen eingeschlossen. Sie ist *keine* Liste der Länder, in denen die Schrift im Alltag geschrieben wird. Beispiel: `Cyrl` enthält CN, GR, HR, IL und PL (russisch-, kasachisch- oder bulgarischsprachige Minderheiten), obwohl dort nicht kyrillisch geschrieben wird. Die Oberflächentexte `hsk.scriptLearn.geoTitle`/`geoNote` sind entsprechend zurückhaltend formuliert; sie dürfen nicht zu „geschrieben in N Ländern“ verschärft werden. ## eSpeak NG - Verwendung: Werkzeug zur Erzeugung der IPA-Hilfsdaten während des Builds. - Projekt: https://github.com/espeak-ng/espeak-ng - Die Anwendung liefert keine eSpeak-Binärdatei aus. ## PHOIBLE 2.0 - Verwendung: additive, nicht automatisch aktivierte Referenzdaten für Phoneminventar-Abgleich, distinktive Merkmale, Allophone und mögliche Inventarkandidaten in `studium/language/*/phonetics/phoneticsReference.*.json`. - Projekt: https://phoible.org/ - Herausgeber: Steven Moran und Daniel McCloy (2019), PHOIBLE 2.0. - Datenstand: Commit `404b9c17e487f77025c13b419c6c21ee05fa57e2` des PHOIBLE-Datenrepositories. - Lizenz der Daten: Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0), https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ - Änderungen: Zuordnung zu ISO 639-3, Auswahl des am besten mit dem jeweils kuratierten Sprechnetz-Profil übereinstimmenden Einzelinventars, Unicode-/IPA-Normalisierung, Aggregation von Merkmalen und getrennte Kennzeichnung nicht geprüfter Kandidaten. Die PHOIBLE-Referenzen bleiben maschinenlesbar und getrennt von den Sprechnetz-eigenen Phonetikprofilen. ## Microsoft-Sprachausgabe Die derzeitigen Audioassets wurden während der Entwicklung über `edge-tts` erzeugt. `edge-tts` ist keine im Projekt dokumentierte, vertraglich gebundene Azure-Speech-Produktionsschnittstelle. Die Dateien sind deshalb **nicht für die kommerzielle Veröffentlichung freigegeben**. Vor Release sind sie durch Aufnahmen mit dokumentierter Rechtekette oder durch eine ordnungsgemäß lizenzierte Produktionsschnittstelle zu ersetzen. Der Browser kann optional die lokal installierte System-Sprachausgabe des Endgeräts als Laufzeit-Fallback verwenden. Dabei wird vom Sprechnetz-Server kein Text an einen eigenen TTS-Dienst übertragen; Verhalten und mögliche Netzwerknutzung hängen vom Betriebssystem und der ausgewählten Systemstimme ab. ## Transformers.js (`studium/vendor/transformers/`) - Verwendung: Ausführung der lokalen Spracherkennung im Phonetik-Modul (`studium/phonetik.html`). Enthält die WebAssembly-Laufzeit von ONNX Runtime Web. - Projekt: https://github.com/huggingface/transformers.js - Lizenz: Apache-2.0 (Volltext in `studium/vendor/transformers/LICENSE`) - Ausgeliefert werden `transformers.min.js` sowie die WebAssembly-Dateien `ort-wasm.wasm` und `ort-wasm-simd.wasm` (ONNX Runtime Web, ebenfalls MIT bzw. Apache-2.0, Teil desselben Pakets). - Die Bibliothek ist bewusst lokal abgelegt statt über ein CDN eingebunden: die Content-Security-Policy dieses Deploys erlaubt nur die eigene Herkunft. ## Whisper (`studium/vendor/whisper-base/`) - Verwendung: Spracherkennung beim Nachsprechen im Phonetik-Modul. Läuft vollständig im Browser des Endgeräts; es wird **kein Audio an einen Dienst übertragen**. - Modell: `Xenova/whisper-base`, quantisierte ONNX-Fassung des OpenAI-Whisper-Modells (~78 MB: Encoder, Decoder, Tokenizer, Konfiguration). Zunächst war `whisper-tiny` (~43 MB) eingebunden; an einer echten Aufnahme getestet, halluzinierte tiny bei einem einzeln gesprochenen Wort einen kompletten, falschen Satz — ein bekannter Schwachpunkt kleiner Whisper-Modelle bei kurzen isolierten Wörtern. `base` ist dafür deutlich weniger anfällig. - Quelle: https://huggingface.co/Xenova/whisper-base - Lizenz: MIT (OpenAI Whisper, ebenso die ONNX-Konvertierung) - Hinweis zur Güte: auch `whisper-base` ist ein kleines Modell. Bei einzeln gesprochenen Wörtern ohne Satzkontext liegt es häufiger daneben als bei zusammenhängender Rede — die Erkennung ist ein Hinweis, kein Messwert.