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    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-26dga2409</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Entwicklung, Modellierung und Evaluation eines Sprachverst&#228;ndlichkeitstests mit synthetischer Sprache in einer simulierten Alltagsumgebung</Title>
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          <Affiliation>Technische Hochschule L&#252;beck, H&#246;rakustik, L&#252;beck, Deutschland</Affiliation>
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          <Firstname>Fabian</Firstname>
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          <Affiliation>Deutsches H&#246;rger&#228;te Institut GmbH, L&#252;beck, Deutschland</Affiliation>
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          <Affiliation>Deutsches H&#246;rger&#228;te Institut GmbH, L&#252;beck, Deutschland</Affiliation>
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          <Affiliation>Technische Hochschule L&#252;beck, H&#246;rakustik, L&#252;beck, Deutschland</Affiliation>
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          <Lastname>Kallinger</Lastname>
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          <Firstname>Markus</Firstname>
          <Initials>M</Initials>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <DatePublished >20260302</DatePublished >
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Audiologie e. V.</MeetingCorporation>
        <MeetingName>28. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f&#252;r Audiologie</MeetingName>
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        <MeetingSession>Juniorsymposium 1</MeetingSession>
        <MeetingCity>Oldenburg</MeetingCity>
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          <DateFrom>20260304</DateFrom>
          <DateTo>20260306</DateTo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph>Zur Quantifizierung des Erfolgs einer H&#246;rsystemanpassung werden in der Regel standardisierte sprachaudiometrische Tests angewendet, deren gemessenes Sprachverstehen allerdings nicht unbedingt repr&#228;sentativ f&#252;r Sprachverstehen in Alltagssituationen ist. Daher wird in diesem Beitrag ein neuer Sprachverst&#228;ndlichkeitstest vorgestellt, der auch Einfl&#252;sse wie Nachhall, Mehrsprechersituationen und Kontext mit einbezieht, um die &#246;kologische Validit&#228;t zu erh&#246;hen. </Pgraph><Pgraph>Als Sprachmaterial wurde ein semantisch und syntaktisch realistischer Dialog zwischen einer m&#228;nnlichen und weiblichen Stimme mittels Google Text-to-Speech generiert. Das Sprachmaterial umfasste 20 zu erkennende Schl&#252;sselw&#246;rter, eingebettet in zehn semantisch sinnvollen S&#228;tzen mit jeweils zwei Schl&#252;sselw&#246;rtern. Das Sprachmaterial wurde in eine virtuell nachgebildete Cafeteria eingebettet und gemeinsam mit in einer Higher Order Ambisonics (HOA) Hintergrundaufnahme einer realen Cafeteria wiedergegeben.</Pgraph><Pgraph>Der Sprachverst&#228;ndlichkeitstest wurde als HOA-Signal 7. Ordnung &#252;ber ein sph&#228;risches 65-Kanal-Lautsprechersystem im reflexionsarmen Raum mit einem St&#246;rger&#228;uschpegel von 65 dB SPL pr&#228;sentiert. Das Sprachsignal wurde in zwei Durchl&#228;ufen bei jeweils festem Darbietungspegel von vorne bei Signal-Rausch-Abst&#228;nden (SNR) von -11 dB und -8 dB dargeboten. 24 normalh&#246;rende Erwachsene w&#228;hlten aus jeweils 10 Antwortalternativen die verstandenen Schl&#252;sselw&#246;rter und bewerteten jeden Messdurchlauf hinsichtlich der Nat&#252;rlichkeit der verwendeten Stimmen, des Realismus der dargebotenen Szene und des empfundenen Schwierigkeitsgrades auf sechsstufigen Likert-Skalen. Zus&#228;tzlich wurde der Sprachverst&#228;ndlichkeitstest mittels des <Mark2>Framework for Auditory Discrimination Experiments</Mark2> (FADE) als einkanaliger Matrixtest modelliert.</Pgraph><Pgraph>Die an das gemessene Sprachverstehen gefittete psychometrische Funktion ergab eine Schwelle f&#252;r 50&#37; Sprachverstehen (SRT<Subscript>50</Subscript>) von -9,5 dB SNR und eine Steigung von 9,7&#37;&#47;dB. Die Messdurchl&#228;ufe bei -8 dB SNR wurden als deutlich realistischer und einfacher bewertet als bei -11 dB SNR. Bei gemeinsamer Betrachtung beider SNR-Konditionen wurden die Cafeteria-Szene als &#8222;eher realistisch&#8220; und die Stimmen als &#8222;eher nat&#252;rlich&#8220; eingestuft. Die FADE-Modellierung ergab bei einbezogenem Nachhall eine deutlich h&#246;here SRT<Subscript>50</Subscript> von &#43;0,7 dB SNR und eine geringere Steigung von 3,6&#37;&#47;dB auf. Die Abweichung von den empirisch ermittelten Werten sinkt bei Modellierung von Sprache ohne Nachhall deutlich (SRT<Subscript>50</Subscript> &#61; -8,2 dB SNR und Steigung 6,7&#37;&#47;dB).</Pgraph><Pgraph>Insgesamt zeigt die Studie einen vielversprechenden Ansatz, um auf effiziente Weise mittels synthetischem Sprachmaterial einen Sprachverst&#228;ndlichkeitstest mit hohem Alltagsbezug zu erstellen. Dazu wurde der Sprachtest unter Verwendung virtueller Akustik in eine Alltagsszene eingebettet, wodurch eine hohe &#246;kologische Validit&#228;t bei hoher Messgenauigkeit zu erwarten ist. Die unzureichende &#220;bereinstimmung der FADE-Modellierung wird diskutiert.</Pgraph></TextBlock>
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