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Fragestellung: Der Freiburger Einsilbertest ist eine zentrale Säule der deutschen Sprachaudiometrie. Seit seiner Entwicklung in den 1950er Jahren wurde er u.a. wegen veraltetem Sprachmaterial, mangelnder Listäquivalenz und schwankender Darbietungspegel kritisiert.

Der Töplitzer Einsilbertest wird als modernisierte Alternative für den Freiburger entwickelt. Die Testwörter sollen in einem automatisierten Verfahren generiert, evaluiert und ggf. ersetzt werden, um ständig aktuelle und perzeptiv äquivalente Testbatterien bereitzustellen.

Im ersten Schritt, der Gegenstand dieser Arbeit ist, wurden zwei neue Tests mit je 20 Testlisten generiert und in Bezug auf Verwendungshäufigkeit in der Gegenwartssprache, Lautzusammensetzung, spektrale Zusammensetzung und Performanz in der Sprachaudiometrie mit dem Freiburger Einsilbertest verglichen.

Methoden: Potenzielle Testwörter wurden aus der DeReKoGram Datenbank extrahiert, mit dem Montreal Forced Aligner phonologisch charakterisiert und mit Hilfe eines R-Skripts in neue Testlisten eingespeist. Mit dem Elevenlabs Sprachsynthesesystem wurden Aufnahmen der Testwörter erzeugt. Ein Plugin wurde für die Audiometrie-Software Otosuite programmiert, um den Töplitzer Einsilbertest mit dem klinischen Audiometer Otometrics Astera durchzuführen.

Die neuen Testlisten wurden mit der linguistischen Software Praat spektral analysiert. In einer Pilotstudie (N=25) wurden vier der neuen Testlisten mit dem Freiburger Einsilbertest verglichen.

Ergebnisse: In Bezug auf Verwendungshäufigkeit und Lautzusammensetzung der Testwörter schneiden die Töplitzer Einsilbertests besser ab als der Freiburger. Hinsichtlich ihrer spektralen Zusammensetzung und ihrer klinischen Performanz können sie den Freiburger Einsilbertetst aber noch nicht übertreffen.

Schlussfolgerungen: Dieser erste Projektabschnitt hat unter Beweis gestellt, dass es möglich ist, sprachaudiometrische Testbatterien automatisiert zu generieren. Es ist außerdem klar geworden, dass potenzielle Testwörter vor der Zusammenstellung der Testlisten spektral charakterisiert werden müssen, um spektral ausgewogene Testlisten erzeugen zu können. Die Auswahl der Testwörter aufgrund ihrer Lautzusammensetzung reicht dafür allein nicht aus.

Abbildung 1 [Abb. 1]

Tabelle 1 [Tab. 1]