In der Oldenburger Projektgruppe für Hör-, Sprach- und Audiotechnologie des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT entwickeln die Forscher in unterschiedlichen Projekten Lösungen zur akustischen Sprach- und Ereigniserkennung für den Einsatz in Pflegeheimen und häuslicher Pflege. Die auf eingebetteten Systemen integrierte Signalverarbeitung erkennt potenzielle Gefahrensituationen und löst bei Geräuschen wie einem Sturz oder einem Hilferuf automatisch einen Alarm aus. Ziel ist eine höhere Sicherheit für pflegebedürftige Personen und eine Entlastung der Pflegekräfte.

Mit einem Wort die Lautstärke am Fernseher regulieren, das Licht einschalten, das Smartphone bedienen, ohne es zu berühren – Spracherkennungssysteme sind auf dem Vormarsch und halten immer weiter Einzug in den Alltag vieler Menschen. Einer der Vorreiter bei der Entwicklung neuer Anwendungen im Bereich der akustischen Sprach- und Ereigniserkennung ist die Projektgruppe Hör-, Sprach- und Audiotechnologie am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT. Neben der robusten Spracherkennung im Fernfeld beschäftigen sich die Wissenschaftler mit den Möglichkeiten, Gefahrensituationen akustisch zu erfassen. Im Projekt »SonicSentinel«, das vor kurzem abgeschlossen wurde, wurde ein System entwickelt, das zur akustischen Überwachung in Pflegeheimen eingesetzt werden kann und zur Sicherheit der Bewohner beitragen soll. Eine kontinuierliche Überwachung durch das Pflegepersonal ist dort in der Regel nicht möglich. Zwar befindet sich in den Zimmern häufig ein Notfallknopf, doch dieser ist zwangsläufig an der Wand und meist in der Nähe des Bettes angebracht. Stürzt ein Bewohner in der Mitte des Zimmers, kann er den Knopf nicht erreichen. Hier könnte »SonicSentinel« Abhilfe schaffen. »In einigen Pflegeheimen gibt es zwar bereits akustische Überwachungssysteme, bei denen Mikrofone an der Wand eines Zimmers angebracht werden«, erläutert Stefan Goetze, der die Arbeitsgruppe »Audio-Systemtechnik für Assistive Systeme« am Fraunhofer IDMT leitet. »Die Ereigniserkennung basierte hier aber ausschließlich auf dem Lautstärkepegel, den die Mikrofone messen. Ein lautes Geräusch wird also in der Regel mit einem möglichen Notfall gleichgesetzt.« Solche Systeme weisen deshalb häufig hohe Fehlerraten auf und schlagen beispielsweise auch während eines Gewitters an, wenn ein Flugzeug über das Pflegeheim hinweg fliegt oder Geschirrklappern zu hören ist. Ziel der Forscher am Fraunhofer IDMT war es deshalb, ein System zu entwickeln, das akustische Ereignisse »versteht« und voneinander unterscheiden kann. Schreit oder wimmert eine Person, löst das System einen Alarm aus. »Auch ein Donnern erkennt das System, und kann dieses Geräusch als bedeutungslos einstufen«, erklärt Goetze.

Um dies möglich zu machen, sammelten die Forscher in einem ersten Schritt »Trainingsmaterial«: Sie zeichneten die Geräusche in einem Pflegeheim auf, die von erfahrenen Pflegekräften entsprechend ihrer Bedeutung für eine mögliche Notsituation kategorisiert wurden. Anschließend wurde das Material am Institut ausgewertet und das System auf das Erkennen der unterschiedlichen Geräusche und Geräuschklassen trainiert. So steht die Lautfolge bei Wörtern wie »Hilfe« oder »Schwester« für eine potenzielle Gefahrensituation. Über eine herkömmliche Spracherkennung hinaus wird die Art beziehungsweise der Klang des Rufes vom System analysiert. »Es kam vor, dass wir weiteres Material sammeln und das System 'nachtrainieren' mussten«, berichtet Goetze. Etwa, als der Leiter eines beteiligten Pflegeheims auf die Forscher zukam, dessen Einrichtung auf einer Alm gelegen ist. Dort gehört das Läuten von Kuhglocken zu typischen Nebengeräuschen. Diese kann das System nun ebenfalls als harmloses Alltagsgeräusch einstufen.

Der »SonicSentinel« des Fraunhofer IDMT erkennt Gefahrensituationen an ihren Geräuschen und kann so gezielter Notrufe auslösen. Bild: Fraunhofer IDMT

Während der Laufzeit des zweijährigen Projekts, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF gefördert wurde, ist inzwischen ein marktnaher Prototyp entwickelt worden. Anfang nächsten Jahres soll die Einführung in den Markt erfolgen.

In dem Nachfolgeprojekt »AALADIN« entwickeln die Forscher am Fraunhofer IDMT die Idee der akustischen Notfallerkennung weiter. Das Notrufsystem soll in der häuslichen Pflege zum Einsatz kommen und trotz schwieriger Umgebungsgeräusche zuverlässig Gefahrensituationen erkennen. »Zuhause im Badezimmer oder in der Küche herrscht häufig eine andere Akustik als im Zimmer eines Pflegeheims. Es hallt zum Beispiel, oder die Geräusche klingen dumpfer«, erklärt Goetze. Zusätzlich wird eine Spracherkennung entwickelt, mit deren Hilfe nicht nur Notfallsituationen identifiziert werden sollen, sondern durch die auch die Arbeit der Pflegekräfte dokumentiert werden soll. Hierzu soll die akustische Erkennertechnologie an die bestehende Dokumentations- und Abrechnungssoftware der Pflegedienste angebunden werden. Ziel ist es, durch Spracheingabe den Aufwand für die Pflegedokumentation zu verringern und so das Personal zu entlasten. Die Laufzeit des Projekts, das vor einem halben Jahr gestartet ist, beträgt drei Jahre. Es wird ebenfalls durch das BMBF gefördert.

Pflegekräfte, Patienten und Angehörige werden in die Entwicklung eingebunden. »Unser Ziel ist es, Strategien zu entwickeln, mit denen Fehl-Erkennungen vermieden werden«, erklärt Goetze. Denn daran kranken viele auf Spracherkennung basierende Systeme bis heute. »Für die Akzeptanz der Technologie ist es jedoch enorm wichtig, dass es möglichst wenig Fehlalarme gibt.« Dies soll durch eine bessere Mensch-Technik-Interaktion ermöglicht werden, zum Beispiel, indem die Spracherkennung mit einer graphischen Benutzeroberfläche kombiniert wird. »Dann sieht der Nutzer auf einem Bildschirm, wie das System ein akustisches Ereignis einstuft und darauf reagiert. Handelt es sich um einen Fehlalarm, hat der Nutzer noch Zeit, diesen zu stoppen.«

Im Projekt »MOBECS« des Fraunhofer IDMT werden elektronische Begleiter für ältere Menschen entwickelt, die im Notfall den Kontakt zu einem Telefon-Center herstellen. Hierzu werden Bewegungssensoren, Kameras und Mikrofone in Kleidung oder tragbare Geräte wie Smartphones integriert, die akustische Signale erfassen und auswerten. Auch ein Sturz soll vom System erkannt werden. Ein integriertes GPS-Modul ermöglicht es außerdem, den Standort des Nutzers in einer Notsituation zu orten. (mdi)

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  • Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
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