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Kommunikation: Algorithmus übersetzt Hirnaktivität in Sprache

Forscher um Hassan Akbari von der Columbia University in New York haben ein System entwickelt, das die Hirnaktivität einer Person ausliest und in verständliche gesprochene Worte umwandelt. Dafür spielten sie zunächst Epilepsiepatienten, denen bereits Elektroden ins Gehirn eingepflanzt worden waren, Sätze vor, die unterschiedliche Personen gesprochen hatten. Währenddessen maßen sie die Hirnaktivität der Teilnehmer und nutzten diese Daten, um einen Vocoder zu trainieren: einen Computeralgorithmus, der gesprochene Sprache synthetisieren kann.

Im zweiten Schritt wiederholten die Forscher die Übung mit Zahlen von null bis neun. Ein künstliches neuronales Netz verbesserte den Output des Programms dann noch einmal, so dass es am Ende tatsächlich Zahlenwörter ausspuckte, die einigermaßen gut zu verstehen waren. In einem separaten Test konnten neue Versuchspersonen die Aussagen des Vocoders in 75 Prozent der Fälle korrekt wiederholen.

Demnächst wollen Akbari und seine Kollegen überprüfen, ob ihr Vocoder auch komplexere Wörter und womöglich sogar ganze Sätze aus der Hirnaktivität einer Person ableiten und in gesprochene Worte übersetzen kann. Außerdem wollen sie ihr System mit jenen Aktivitätsmustern testen, die im Gehirn entstehen, wenn jemand selbst spricht oder sich lediglich vorstellt, etwas Bestimmtes zu sagen. Das Ziel der Forscher ist es, auf diesem Weg irgendwann einmal Gedanken mit Hilfe eines technischen Geräts direkt in Sprache umzuwandeln – und so vielleicht all jenen Menschen ihre Stimme zurückzugeben, die auf Grund von schweren Erkrankungen weder sprechen noch sich bewegen können.

4/2019

Dieser Artikel ist enthalten in Gehirn&Geist 4/2019

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  • Quelle
Sci. Rep. 9, 874, 2019