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# Parkinson

Linguistische Biomarker von Parkinson

Frühe Ermittlung von Krankheiten mithilfe von Sprache

Parkinson ist eine Krankheit, die das zentrale Nervensystem beeinträchtigt und die Bewegungsfähigkeit einschränkt. Betroffene leiden unter anderem an Bewegungsverlangsamung, steifen Muskeln und Zittern. Personen mit Parkinson haben meist auch Probleme mit ihrer Sprachproduktion.
Parkinson
# Parkinson
Die Anzeichen für Parkinson, können anhand von Biomarkern erkannt werden. In der Medizin sind Biomarker Abnormalitäten, die sich an Genen, Zellen, DNA oder Hormonen zeigen. Sie können als Indikatoren für Prädispositionen oder bereits aktive Erkankungen dienen. 
Biomarker
Im Falle von Parkinson, sind vor allem die Basalganglien betroffen, die Region im Gehirn, die für die motorische Kontrolle des Körpers zuständig ist.
# Parkinson
Aussprache
Dadurch fällt auch die Bewegung der Zunge schwerer. Die Aussprache von Betroffenen neigt dazu langsamer, gehauchter, und insgesamt undeutlicher zu werden.
Eine der ersten symptomatischen Bereiche ist beispielsweise die Aussprache der Konsonanten.  Die Zunge ist nicht mehr in der Lage, deutliche Verschlüsse am Gaumen oder an den Zähnen zu erzeugen, die für Konsonanten wichtig sind. 
# Parkinson
Aussprache
Diese Veränderungen sind messbar als verringerte Präzision und langsamere Bewegungen beim Sprechen. Deshalb ist ein Parameter beispielsweise die Menge an Kontakt, den die Zunge mit dem Gaumen während des Sprechens bildet. Lässt dieser Kontakt nach, kann dies ein erstes Anzeichen für eine Sprachstörung sein, ob alkohol-bedingt oder pathologisch. 
Lenierung
Der Fachbegriff für diese geminderte Deutlichkeit von Konsonanten ist Lenierung.
# Parkinson
​SELMA
Lenierung kann mit Elektropalatographie gemessen werden. Die Universität Florida hat dank einer Förderung der National Science Foundation eine Methode namens SELMA entwickelt. Dabei werden Sensoren am Gaumen befestigt, die messen ob und wie viel Zungen-zu-Gaumen Kontakt besteht und können damit kleinste Abweichungen sichtbar machen. 
# Parkinson
Die Rolle von KI
Statistische Modelle und Computerprogramme bilden einen essentiellen Teil des Prozesses, da sie große Mengen an Sprecher*innendaten schnell analysieren können und bereits frühe Stadien von Parkinson anzeigen.
KI könnte uns in der Zukunft helfen, anhand von Sprachaufnahmen Parkinson zu erkennen; beispielsweise in Verbindung mit virtuellen Gesundheisassistenten.
Lenierung ist ein nicht invasiver, leicht messbarer linguistischer Biomarker, der wertvolle Informationen über die Symptome motorischer Einschränkung und Sprachstörungen bietet.
# Parkinson
# Alkohol

Der Einfluss von Alkohol in Ton-und nicht Tonsprachen

# Alkohol
Der Einfluss von Substanzen wie Alkohol ist ein nicht krankheitsbedingter Grund für motorische Einschränkung und Sprachstörung.
Die Sprache wird langsamer, undeutlicher und die Intonation schwankt unkontrolliert höher oder tiefer.
Der Effekt von Alkohol auf Intonation

Intonation in Tonsprachen

# Alkohol
In einigen Sprachen, so genannten Tonsprachen, ist Tonhöhe bedeutungsunterscheidend und kann den Kontrast zwischen komplett verschiedenen Wörtern bilden.
Sprecher*innen von Tonsprachen müssen dementsprechend eine hohe Sensibilität für Tonunterschiede haben. Daher stellt sich die Frage, ob diese Sensibilität den Effekt von Alkohol ausgleicht und ob diese Fähigkeit möglicherweise auch in eine zweite Sprache übertragen werden kann, wenn es sich um eine tonale Muttersprache und nicht tonale Zweitsprache handelt.

Experimentelle Untersuchung

Der Effekt von Alkohol auf Intonation

Intonation in Tonsprachen
Mandarin hat bspw. vier Töne, die den Unterschied zwischen den Bedeutungen Mutter, Pferd, schimpfen und Hanf angeben.
# Alkohol
Drei Gruppen: 
1)L1 Mandarin(Tonspr.) L2 Englisch (keine Tonspr.)
2)L1 Koreanisch(keine Tonspr.) L2 Englisch 
3)L1 Deutsch(keine Tonspr.) L2 Englisch

Ergebnis

Intonation in Tonsprachen

Legende: 
L1 = Muttersprache
L2 = Zweitsprache
Zwei Kontexte:
1) Betrunken
2) Nüchtern
Tang et al. 2022 untersuchten diese Frage in einem Experiment mit dem folgenden Aufbau:
Experimentelle Untersuchung
# Alkohol
Ergebnisse

Was bedeutet das?

Experimentelle untersuchung

Die Mandarin Teilnehmer*innen hatten betrunken die meiste Kontrolle, sowohl in ihrer Mutter- als auch in ihrer Zweitsprache. 
Mandarin
Koreanisch
Deutsch

🥉

🥇

🥈

# Alkohol
Was bedeutet das?

Koreanisch: Eine 'Quasi-Tonsprache'

Ergebnisse

Mandarin Sprecher*innen sind, durch die hohe Bedeutung von Intonation in ihrer Muttersprache, weniger beeinflusst von motorischen Einschränkungen durch Alkohol. 
Dieser Effekt überträgt sich auch in ihre Zweitsprache. Der Kontrast zur deutsch-englischen Gruppe bestätigt diese Annahme.
# Alkohol
Koreanisch: Eine'Quasi-Tonsprache'

Weiterführende Informationen

Was bedeutet das?

Die bessere Performance der koreanischen Muttersprachler*innen lässt sich vermutlich darauf zurückführen, dass es einige koreanische Dialekte gibt, in denen Ton Bedeutung ausmacht und Tonhöhe allgemein eine wichtige Rolle im Koreanischen spielt. Daher ist Koreanisch für manche Wissenschaftler*innen eine 'Quasi-Tonsprache". 
# Alkohol
Weiterführende Informationen

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Koreanisch: 'Eine Quasi-Tonsprache'

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# projecInfo
# SpeechAssistant

Sprach-assistenten: Nutzen und Probleme

Wie wir sie in Alltag und Medizin nutzen können, und welche Probleme sie offenbaren.

Sprachassistenten sollen uns im Alltag unterstützen und können uns in der Medizin helfen.
Sie nutzen automatische Spracherkennung, um mit Menschen zu kommunizieren.
Allerdings funktioniert automatische Spracherkennung schlecht für Minderheitensprachen und Dialekte.
Dadurch sind Anwendungen wie Virtuelle Gesundheitsassistenten diskriminierend gegenüber Minderheiten und können nicht von allen Menschen genutzt werden.
# SpeechAssistant
Sprachassistenten sollen uns im Alltag unterstützen und können uns in der Medizin helfen.
Sie nutzen automatische Spracherkennung, um mit Menschen zu kommunizieren.
Allerdings funktioniert automatische Spracherkennung schlecht für Minderheitensprachen und Dialekte.
Dadurch sind Anwendungen wie Virtuelle Gesundheitsassistenten diskriminierend gegenüber Minderheiten und können nicht von allen Menschen genutzt werden.
Sprachassistenten sind virtuelle Personen, mit denen man Konversationen halten kann. Sie können mit gezielten Fragen und Anweisungen helfen und sind besonders hilfreich, wenn Menschen aus Scham oder Angst keine anderen Menschen um Hilfe bitten wollen.
So eignen sie sich für ärztliche Präventivgespräche oder Screening-Untersuchungen in Fällen von Brustkrebs, Hodenkrebs oder bei Abgabe von Urinproben.
# SpeechAssistant
Allerdings funktioniert automatische Spracherkennung schlecht für Minderheitensprachen und Dialekte.
Dadurch sind Anwendungen wie Virtuelle Gesundheitsassistenten diskriminierend gegenüber Minderheiten und können nicht von allen Menschen genutzt werden.
# SpeechAssistant
Sie nutzen automatische Spracherkennung, um mit Menschen zu kommunizieren.
Solche KIs müssen mit Sprachdaten trainiert werden, um Sprache überhaupt erkennen zu können. Durch Daten "lernt" die KI, auf welche Muster und Bedeutung sie in einer Sprache achten muss. 
Diese Trainingsdaten werden bestenfalls sorgfältig von Menschen ausgesucht.
# SpeechAssistant
Dadurch sind Anwendungen wie Virtuelle Gesundheitsassistenten diskriminierend gegenüber Minderheiten und können nicht von allen Menschen genutzt werden.
Allerdings funktioniert automatische Spracherkennung schlecht für Minderheitensprachen und Dialekte
Oftmals werden Sprachdaten von Mehrheitssprachen verwendet, da von ihnen das meiste Material einfacher zur finden ist. Ein englischer Sprachassistent könnte so z.B. nur mit amerikanischen Sprachdaten trainiert werden.
So wird eine KI erschaffen, die zwar englische Sprecher verstehen kann, jedoch eigentlich nur auf die Eigenheiten der amerikanisch-englischen Sprache angepasst ist.
# SpeechAssistant
Minderheitssprachen und Dialekte werden dabei kaum oder gar nicht berücksichtigt, was zur Folge hat, dass die KI Menschen mit Akzenten nicht versteht.

 

Diese Menschen haben also nicht die Möglichkeit, die KI in gleicher Weise zu nutzen 
Dadurch sind Anwendungen wie Virtuelle Gesundheitsassistenten diskriminierend gegenüber Minderheiten und können nicht von allen Menschen genutzt werden.
Allerdings funktioniert automatische Spracherkennung schlecht für Minderheitensprachen und Dialekte
Studien zeigen, dass Menschen eher Personen zuhören, die ihnen ähnlich sind. Der Akzent, die Sprache und die Ethnizität beeinflussen, wie subjektiv glaubwürdig Personen aufgefasst werden. Menschen nehmen sich also auch Ratschläge von Ärtzten eher zu Herzen, wenn diese ihnen ähnlich sind.
Dasselbe trifft auch auf virtuelle Gesundsheitsassistenten zu, weswegen diese auch auf Minderheitssprachen ausgerichtet werden sollten.
# SpeechAssistant
Wie können wir Sprachassistenten verbessern?
# SpeechAssistant
Es fehlen Sprachdaten von Minderheitssprachen 
  • Sprachdaten von Minderheitssprachen sammeln
  • Existierende Datensets zugänglicher machen
Entwickler ignorieren existierende Sprachdaten
  • Entwickler von KI über linguistische Diversität informieren und weiterbilden
  • Sicherstellen, dass ein diverses Team von Personen an einer KI arbeitet, um Vorurteile zu vermeiden
Informationen & Projekte
# projecInfo
Weitere wissenschaftliche Artikel zu virtuellen Gesundheitsassistenten
# projecInfo
KI in Audiosignalverarbeitung 
# projecInfo
Forschung der University of Florida zur Vermittlung von Darmkrebs Information
# projecInfo
Enhancing speech technology and resources on African American English
Verbesserung der Sprachtechnologie und Ressourcen für afroamerikanisches Englisch
Reference Ressource Preis und Förderung durch die NEH
# projecInfo
Thank you for your interest!
# projecInfo
# Ang3 @HHU
Das Institut für Anglistik und Amerikanistik umfasst sieben Professuren im Bereich der Linguistik, der mittelalterlichen Literatur und den Literaturen der Neuzeit, welche sich aus den Abteilungen der Modern English Literature, American Studies, Anglophone Literatures und Comparative Literature zusammensetzt. Mit etwa 2000 Studierenden und über 50 Mitarbeitenden stellt das Institut für Anglistik und Amerikanistik eines der größten geisteswissenschaftlichen Fächer der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf dar.
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# SLaM @HHU
Speech, Language, and Modeling Lab
Gegründet wurde das SLaM Lab von noch damals Dr. Tang und seinen KollegInnen Dr. Wayland und Dr. Wilshire an der University of Florida. Seit Herbst 2020 operiert das Labor mit einer Besatzung von 11 Personen auch in Deutschland an der Heinrich-Heine Universität Düsseldorf.
Mit besonderem Schwerpunkt auf der Computerlinguistik, Phonetik und Phonologie erforscht das Team verschiedene sprachliche Phänomene mit quantitativen Methoden und leistet aktive Beiträge zur Digitalisierung der philosophischen Fakultät an der HHU.
Wahrscheinlichkeits-basierter, akustischer Reduktion mit Naive Discriminative Learning
Transkription und Übersetzung von verschieden Alphabetsystemen zwischen persischen Dialekten
Modelierung von unregelmäßigen morphologischen Mustern mit Transformern
Sprache als Biomarker für Parkinson-Syndrom über verschiedene linguistische Domänen
Wahrscheinlichkeits-basierte, akustische Reduktion mit Traditional Language Modeling Approach
 Akkomodation von deutschen Muttersprachler*innen mit Englisch als Zweitsprache
# Acknowledgements
Prof. Janice Krieger, University of Florida

# VHA ALEX

University of Florida Clinical and Translational Science Institute’s (CTSI) Precision Health Initiative pilot funding opportunity
National Endowment for the Humanities’s Humanities Collections and Reference Resources Award

# SpeechTech AAE

Prof. Yong-Kyu Yoon, University of Florida
Emeritus Prof. Lori Altmann, University of Florida
Prof. Ratree Wayland, University of Florida
National Science Foundation Award 

# SELMA

... and HeiCAD of HHU for organising this event