Forscher um Hassan Akbari von der Columbia University in New York haben ein System entwickelt, das die Hirnaktivität einer Person ausliest und in verständliche gesprochene Worte umwandelt. Dafür spielten sie zunächst Epilepsiepatienten, denen bereits Elektroden in verschiedene Bereiche des Gehirns eingepflanzt worden waren, Sätze vor, die unterschiedliche Personen eingesprochen hatten. Währenddessen maßen sie die Hirnaktivität der Teilnehmer und nutzten diese Daten, um einen Vocoder zu trainieren, einen Computeralgorithmus, der gesprochene Sprache synthetisieren kann.

Im zweiten Schritt mussten die Patienten erneut einer Stimme vom Band lauschen – die dieses Mal Zahlen von null bis neun rezitierte. Wieder maßen die Wissenschaftler dabei die Hirnaktivität der Teilnehmer und fütterten der Vocoder damit, der nun anhand der Muster der Gehirnaktivität selbstständig die Zahlen aufsagte, die die Probanden gerade gehört hatten. Ein künstliches neuronales Netz räumte den Sound dabei in einem Zwischenschritt noch einmal auf, so dass das Computerprogramm am Ende tatsächlich Zahlenwörter ausspuckte, die einigermaßen gut zu verstehen waren. In einem separaten Test konnten neue Versuchspersonen die Aussagen des Vocoders in 75 Prozent der Fälle korrekt wiedergeben.

Demnächst wollen Akbari und seine Kollegen überprüfen, ob ihr Vocoder auch komplexere Wörter und womöglich sogar ganze Sätze aus der Hirnaktivität einer Person ableiten und in gesprochene Worte übersetzen kann. Außerdem wollen sie ihr System mit jenen Aktivitätsmustern testen, die im Gehirn entstehen, wenn jemand selbst spricht oder sich lediglich vorstellt, etwas Bestimmtes zu sagen. Ihr ultimatives Ziel sei es, auf diesem Weg irgendwann einmal Gedanken mit Hilfe eines technischen Geräts direkt in Sprache umzuwandeln, sagen die Forscher – und so vielleicht all jenen Menschen ihre Stimme zurückzugeben, die auf Grund von schweren Erkrankungen nicht mehr sprechen können.