Eine Fremdsprache ohne Akzent zu sprechen, könnte dank Mundsensoren bald einfacher sein. Wissenschaftler der TU Dresden wollen in den nächsten drei Jahren im Projekt „ADAMA - Akzentverbesserung durch Aussprachetraining mit artikulatorischer Rückmeldung“ ein neuartiges System für computergestützte Aussprachetrainings entwickeln.
Diese Pressemeldung der Technischen Universität Dresden regte den CIV NRW zu der Überlegung an, ob so ein System auch für Cochlea Implantat Versorgte anwendbar wäre. Gerade vor dem Spracherwerb Ertaubte und später mit Cochlea Implantat (CI) versorgte Personen haben es schwer, eine korrekte Aussprache zu erlernen.
Die Redaktion der CIV NRW News nahm daher mit dem Projektmitarbeiter, Alexander Wilbrandt Kontakt auf und sprach mit ihm über dieses Thema.
Herr Wilbrandt zeigte sich sehr offen für das Thema, bremste aber sofort eventuelle Freudensprünge Betroffener ab. Das Projekt „ADAMA - Akzentverbesserung durch Aussprachetraining mit artikulatorischer Rückmeldung“ steht am Anfang der Entwicklung und soll in den nächsten drei Jahren entwickelt werden. Noch kann nicht vorhergesehen werden, ob das neuartige System für computergestützte Aussprachetrainings überhaupt machbar ist, denn das System ist sehr komplex und die Sensorik kompliziert.
Entwickelt wird das System mit Blick auf das Erlernen von Fremdsprachen, doch sieht Alexander Wilbrandt durchaus Möglichkeiten einer entsprechenden Anpassung des Systems an die Bedürfnisse von CI-Trägern. Dabei müssen aber auch andere Aspekte, wie z.B. die eventuelle Kostenübernahme der Krankenkassen beachtet werden. Sollte das System wirklich die Marktreife erreichen, könnte dies sicherlich eine Bereicherung und Erleichterung des Lernens der Aussprache für Hörgeschädigte werden.

. „Bisher verfügbare Computersysteme zum Erlernen einer Fremdsprache bewerten die Aussprache lediglich auf akustischer Basis und unterstützen nicht die Verbesserung der Sprechqualität,“ erklärt Alexander Wilbrandt. Er ist Projektmitarbeiter aus der Juniorprofessur für Kognitive Systeme an der TU Dresden. „Sie stellen dem Nutzer zwar dar, dass er seine Aussprache verbessern muss, aber zeigen nicht, woher die Aussprachefehler stammen und wie er diese beheben kann. Wir hingegen wollen ein Trainingsprogramm entwickeln, welches konkrete Hinweise zur korrekten Lautbildung bietet und für eine gezielte Akzentreduzierung verwendet werden kann.“
Wie schon gesagt, wird das ADAMA-System im Bereich Fremdsprachen entwickelt.
Dabei werden im ADAMA-System neben akustischen Messungen, welche mit einem Mikrofon erfolgen, auch artikulatorische Messungen durch eine direkt im Mund verbrachte Sensorik realisiert. Die Sensoren sind auf einer flexiblen Leiterplatte verbaut, die einfach eingesetzt und entnommen werden kann. Dadurch kann ein neuartiges akustisch-artikulatorisches Matchingverfahren durchgeführt werden. In einer interaktiven Lernumgebung erhält der Übende ein Feedback zur akustisch-artikulatorischen Abweichung von der optimalen muttersprachlichen Referenz. Visuelle Rückmeldungen zeigen sowohl die aktuelle als auch die angestrebte Position von Zunge, Kiefer und Lippen. „Wenn der fremdsprachige Ziellaut rein akustisch, also ohne visuelle Rückmeldung präsentiert wird, entfällt der Lerneffekt, denn der Lernende wird versuchen, den unbekannten Laut durch ihm muttersprachlich bekannte Sprechbewegungen zu erzeugen,“ erklärt Wilbrandt.
„Das System wird besonders dann sehr effektiv sein können, wenn Menschen beigebracht werden muss, ihre eigenen Fehler überhaupt erstmal zu hören. Dies stellt eine große Herausforderung dar. Sollte die Fähigkeit, eigene Aussprachefehler selbst erkennen zu können bei Menschen mit CI-Implantat nicht vorhanden sein, wäre diese Personengruppe sehr gut geeignet für eine Anwendung des Programms.“

„ADAMA“ wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit knapp 350.000 Euro gefördert. Am Ende des Projektes soll ein funktionsfähiger Demonstrator des Gesamtsystems entstehen, welches anschließend vom Projektpartner Linguwerk GmbH auf den Markteintritt im Laufe des Jahres 2024 vorbereitet wird.
Quelle: Technische Universität Dresden, Alexander Wilbrandt
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