IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-33597-7_26.html
   My bibliography  Save this book chapter

Ist Stimme das neue Blut? KI und Stimmbiomarker zu früheren Diagnose – für jedermann, überall und jederzeit

In: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Author

Listed:
  • Dagmar M. Schuller

    (audEERING GmbH)

  • Björn W. Schuller

    (Universität Augsburg)

Abstract

Zusammenfassung Wenn ein Mensch spricht oder Laute von sich gibt, transportiert er neben dem Inhalt auch wesentliche andere Merkmale, die Rückschlüsse auf seine Eigenschaften und seinen Zustand zulassen. Wie jemand etwas gesagt hat, überträgt oftmals eine viel wesentlichere Botschaft als der Inhalt selbst. So können aus der Stimme neben Geschlecht, Alter, Dialekt auch Emotionszustände, Persönlichkeitsmerkmale, Sprachstörungen und insbesondere Hinweise auf Krankheiten erkannt werden. Seit Anfang der 2000er-Jahre haben sich der Wissenschaftsbereich der Computer Audition inklusive des Spoken Language Processing (SLP) und der Computational Paralinguistics (CP) zunehmend mit diesen Merkmalen beschäftigt. Die menschliche Laut- und Sprachproduktion ist ein komplexes System, bei welchem eine Vielzahl von Muskelgruppen und Organen beteiligt sind. Beeinträchtigungen einzelner oder mehrerer beteiligter Muskeln oder Organe stören die Produktion, was als Dysfunktionalität oder Anomalie im Audiosignal wahrgenommen werden kann. Ebenso komplex ist die Steuerung dieser Muskelgruppen durch das kognitive System, dessen Störung ebenfalls im Audiosignal „hörbar“ ist. Ferner wirken sich anatomische und physiologische Gegebenheiten auf die Klangprägung aus und sind entsprechend „erhörbar“. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, insbesondere tiefer neuronaler Netze und weiteren Verfahren maschinellen Lernens oder allgemeinerer künstlicher Intelligenz (KI) konnte so in den letzten Jahren eine zunehmend robustere Erkennungsleistung bei der Diagnose von Krankheiten und Symptomen aus den menschlichen Lauten und gesprochenen Sprache erzielt werden. Dieser Beitrag gibt einen kurzen Einblick in die Funktionsweise und zeigt die bereits bestehenden Möglichkeiten des Einsatzes der KI-basierten Audioanalyse für das Gesundheitswesen, insbesondere im Zusammenhang mit neurodegenerativen, neurokognitiven, neuroentwicklungsbezogenen und psychischen, aber auch respiratorischen Krankheiten auf und gibt einen Ausblick über die zukünftige Entwicklung.

Suggested Citation

  • Dagmar M. Schuller & Björn W. Schuller, 2022. "Ist Stimme das neue Blut? KI und Stimmbiomarker zu früheren Diagnose – für jedermann, überall und jederzeit," Springer Books, in: Mario A. Pfannstiel (ed.), Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, chapter 0, pages 565-579, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-33597-7_26
    DOI: 10.1007/978-3-658-33597-7_26
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-33597-7_26. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.