KI und Gebärdensprache: Eine spannende Kombination

24. Februar 2023 / Redaktion

Die Verständigung mit Menschen, deren Hörvermögen eingeschränkt ist oder zur Gänze fehlt, ist im Alltag manchmal für alle Beteiligten herausfordernd. Gebärdensprache ist hier die wichtigste Form der Kommunikation, bei der nonverbal mit einer Mischung aus Handbewegungen, Gestik und Körpersprache auf Basis einer eigenständigen Grammatik und Semantik kommuniziert wird. Diese Sprache ist jedoch relativ komplex und wird aus diesem Grund von Vielen nicht beherrscht. Immer wieder gibt es Verständnisprobleme.

In den vergangenen Jahren haben Fortschritte in der Technologie, insbesondere im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI), bei der Bewältigung dieser Herausforderung geholfen. Aktuell sind KI-Systeme in der Lage, Gebärdensprache zu erkennen, und können diese zudem übersetzen und sogar selbst gestikulieren. Dies wird in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Inklusion und Integration von schwerhörigen oder gehörlosen Menschen spielen, denn eines der wichtigsten Anwendungsgebiete von KI in der Gebärdensprache ist die Übersetzung. Eine große Herausforderung in der Kommunikation bei Hörbehinderung und Gehörlosigkeit ist die Barriere der verschiedenen Sprachen und Gebärdensprachen. Hier kann KI Abhilfe schaffen, indem sie die Gebärdensprache einer Person in eine andere Sprache übersetzt. 

Neben dem Dolmetschen ist die Entwicklung von virtuellen Assistenten ein wichtiges neues Aufgabengebiet. Diese können Menschen mit eingeschränktem Hörvermögen dabei unterstützen, besser mit ihrer Umwelt zu interagieren. Darüber hinaus kann KI auch bei der Verbesserung der Gebärdensprachfähigkeiten von Lernenden helfen.

Vielfältige Aufgaben erfordern vielfältige Lösungen

Für die unterschiedlichen Einsatzgebiete von KI kommt ein breites Repertoire an Machine-Learning-Technologien (ML) zum Einsatz.

• Computer-Vision-Technologien erkennen und analysieren Gebärdensprache in Echtzeit, was eine deutlich vereinfache Kommunikation für – und auch mit – Menschen ermöglicht, die selbst die Gebärdensprache nicht beherrschen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), sogenannte NLP-Methoden, wiederum können verwendet werden, um fremdsprachigen Text in Gebärdensprache zu übersetzen. Dies kann dazu beitragen, die Barrieren der Kommunikation zu überwinden und eine effektivere Interaktion zwischen Gehörlosen und Hörenden zu ermöglichen.
• Reinforcement-Learning-Methoden werden eingesetzt, um virtuelle Assistenten für Gebärdensprache zu trainieren. Diese Assistenten können dann als Dolmetscher dienen und die Kommunikation zwischen Gehörlosen und Hörenden verbessern.
• Deep-Learning-Methoden wie Convolutional-Neural-Networks (CNNs) und Recurrent-Neural-Networks (RNNs) brillieren darin, Muster in Gebärden zu erkennen und darauf basierende Vorhersagen zu treffen. Dies kann bei der Übersetzung von Gebärdensprache in andere Sprachen oder Schriftzeichen hilfreich sein.

Es zeigt sich also, dass KI- und Machine-Learning-Technologien viele Möglichkeiten bieten, um die Verständlichkeit, Sichtbarkeit und Akzeptanz von Gebärdensprache zu erhöhen. Von der Erkennung und Übersetzung von Gebärden bis hin zur Entwicklung von virtuellen Assistenten kann ML eine wichtige Rolle bei der Förderung der Inklusion und Integration von Menschen mit Hörbeeinträchtigung spielen.

Unterschiedliche Unternehmen wie zum Beispiel der Data-Science-Experte solvistas befassen sich bereits mit diesem gesellschaftlich wichtigen Thema und haben schon erste Lösungen in ihrem Portfolio. solvistas etwa hat einen Prototyp für die Erkennung des American-Sign-Language-Alphabets entwickelt und umgesetzt. Bei Interesse an diesem Prototyp oder anderen Fragen aus dem Bereich Data Science können Sie Anfragen direkt an office@solvistas.com richten.