Modell zur genauen Stimmanalyse entwickelt
Ein physikalisches Analysemodell, mit dem sich menschliche Stimmen eindeutig unterscheiden und Hintergrundgeräusche herausfiltern lassen, hat der Physiker Sameh Rahman an der Universität Hannover entwickelt.
- Niels Boeing
Ein physikalisches Analysemodell, mit dem sich menschliche Stimmen eindeutig unterscheiden und Hintergrundgeräusche herausfiltern lassen, hat der Physiker Sameh Rahman an der Universität Hannover entwickelt. Bisherige Analyseverfahren können dieses Problem noch nicht mit hinreichender Genauigkeit zu lösen.
Der aus Ägypten stammende Rahman ist eigentlich Experte für die Untersuchung von Strukturen bei kristallinen Feststoffen. Ihm fiel vor einigen Jahren auf, dass Stimmen und Kristalle Gemeinsamkeiten haben. Die dreidimensionalen Strukturen von kristallinen Stoffen wie Kochsalz haben oft Unregelmäßigkeiten, wenn etwa die Abfolge der Atome von Fremdatomen unterbrochen wird. Ebenso wechseln bei menschlichen Stimmen periodische und unperiodische Frequenzanteile, was man laut Rahman als eindimensionale Struktur ansehen kann. Zu den periodischen Anteilen gehören die Frequenzen der einzelnen Laute. Jede Kombination mehrerer Laute aber verursacht eine Art Rauschen – die unperiodischen Frequenzanteile. Beide Anteile ergeben bei jedem Menschen eine charakteristische Mischung, die Rahman mit Hilfe eines mathematischen Verfahrens erfasst.
Das Verfahren ist offenbar so gut, dass es bereits von einem Gericht für ein Gutachten zur Stimmidentifizierung eingesetzt wurde. Da Rahman wesentliche Elemente seiner Methode bislang nicht offen gelegt hat, wird deren Qualität von Experten allerdings noch angezweifelt: "Es gibt keinen akustischen Fingerabdruck", sagt Olaf Köster vom Fachbereich Sprecherkennung und Tonträgeranalyse des Bundeskriminalamts (BKA).
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