Gibt die Sprache eines Menschen Aufschluss darüber, ob er geistige Beeinträchtigungen entwickelt? Das wollten Forscher*innen aus Japan herausfinden und setzten dazu Sprachanalysen ein. Akustische Merkmale sollten dabei helfen, Personen mit geistigen Beeinträchtigungen von gesunden zu unterscheiden.
Für die Prävention von Alzheimer-Erkrankungen ist es den Autor*innen zufolge von entscheidender Bedeutung, möglichst frühzeitig leichte kognitive Beeinträchtigungen (MCI) festzustellen. Sprachanalysen können hier einen Ansatzpunkt liefern. Die Forscher*innen entwickelten dafür anhand unterschiedlicher akustischer Merkmale ein Machine-Learning-Modell, also ein lernfähiges technisches System. das in vorhandenen Daten Muster erkennen kann. Mittels Sprachanalyse sollte dieses Modell geistige Beeinträchtigungen automatisch erkennen und vorhersagen können.
Dauer einer Äußerung und Pausen wurden berücksichtigt
In das Machine-Learning-Modell flossen die Ergebnisse von 8.779 Teilnehmenden ein. Sie waren zwischen 65 und 96 Jahre alt, lebten selbstständig und wiesen unterschiedliche kognitive Profile auf, darunter “gesund” und “leichte kognitive Beeinträchtigung”. Die Probanden sollten kurze Sätze vorlesen, die anschließend anhand akustischer Merkmale analysiert wurden. Dabei wurden auch zeitliche Kriterien wie etwa die Dauer einer Sprachäußerung oder die Anzahl und Länge der Pausen mit einbezogen.
Die Auswertungen zeigten, dass die Sprachanalyse tatsächlich dabei hilft, zwischen gesunden Personen und Personen mit geistigen Beeinträchtigungen zu unterscheiden. Zudem gehen die Forscher*innen aufgrund ihrer Ergebnisse davon aus, dass Sprachstörungen bei kognitiver Beeinträchtigung im Schweregrad zunehmen.
Die vollständige Studie finden Sie hier:
Automatic Detection of Cognitive Impairments through Acoustic Analysis of Speech (2020)
