Spracherkennung aus Gehirnströmen

Mittels Elektrokortikographie wird Gehirnaktivität aufgezeichnet (blaue Kreise). Aus den Aktivitätsmustern (blau/gelb) lassen sich die gesprochenen Wörter erkennen (Bild: CSL/KIT)

„Schon lange wurde darüber spekuliert, ob die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine über Gehirnströme möglich ist“, erklärt Tanja Schultz, die mit Ihrem Team am Cognitive Systems Lab des KIT die vorliegende Studie durchgeführt hat. „Wir konnten nun zeigen, dass aus Gehirnströmen einzelne Sprachlaute und kontinuierlich gesprochene komplette Sätze erkannt werden können.“

Die Ergebnisse wurden durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Forscherinnen und Forschern aus Informatik, Neurowissenschaften und Medizin möglich. In Karlsruhe wurden Methoden aus der Signalverarbeitung und der automatischen Spracherkennung angewendet.

„Diese erlauben neben der Erkennung von Sprache aus Gehirnsignalen eine detaillierte Analyse der am Sprachprozess beteiligten Gehirnregionen und ihrer Interaktionen“, sagen Christian Herff und Dominic Heger, die im Rahmen ihrer Promotion das Brain-to-Text-System entwickelt haben.

Die aktuelle Arbeit ist weltweit die Erste, die kontinuierlich gesprochene Sprache erkennt und in Text transformiert. Dazu werden Informationen aus dem Kortex mit linguistischem Wissen und Algorithmen des maschinellen Lernens kombiniert, um die wahrscheinlichste Wortsequenz zu extrahieren. Derzeit arbeitet Brain-to-Text auf hörbar gesprochener Sprache, die Ergebnisse sind allerdings ein sehr wichtiger erster Schritt hin zur Erkennung gedachter Sprache.

Die Hirnströme wurden im Rahmen der Behandlung von 7 Epilepsie-Patienten, die freiwillig an den Experimenten teilnahmen, in den USA aufgezeichnet. Im Zuge ihrer neurologischen Behandlung wurde ihnen ein Elektrodennetz auf die Großhirnrinde gelegt (Elektrokortikographie (ECoG)).

Während die Patienten Beispieltexte laut vorlasen, wurden die räumlich und zeitlich hoch aufgelösten ECoG-Signale aufgezeichnet. Diese wurden später in Karlsruhe analysiert und dienten als Basis für die Entwicklung von Brain-to-Text. Neben der reinen Grundlagenforschung und einem besseren Verständnis der hochkomplexen Sprachprozesse im Gehirn könnte Brain-to-Text ein Baustein sein, um Locked-in-Patienten zukünftig eine sprachliche Kommunikation zu ermöglichen.

Ein Video zur Funktionsweise von Brain-To-Text:
http://csl.anthropomatik.kit.edu/publikationen_2934.php

Die Studie online:
http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2015.00217

Weiterer Kontakt:
Kosta Schinarakis, PKM – Themenscout, Tel.: +49 721 608 41956, Fax: +49 721 608 43658, E-Mail: schinarakis@kit.edu

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) vereint als selbständige Körperschaft des öffentlichen Rechts die Aufgaben einer Universität des Landes Baden-Württemberg und eines nationalen Forschungszentrums in der Helmholtz-Gemeinschaft. Seine drei Kernaufgaben Forschung, Lehre und Innovation verbindet das KIT zu einer Mission. Mit rund 9 400 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern sowie 24 500 Studierenden ist das KIT eine der großen natur- und ingenieurwissenschaftlichen Forschungs- und Lehreinrichtungen Europas.

Diese Presseinformation ist im Internet abrufbar unter: http://www.kit.edu

http://csl.anthropomatik.kit.edu/publikationen_2934.php
http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2015.00217

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Monika Landgraf Karlsruher Institut für Technologie

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