Sowohl schwerhörigen Musikern als auch schwerhörigen Arbeitern im industriellen Bereich ist es möglich berufsspezifisch falsche Töne, d.h. verstimmte Töne oder fehlerhafte Maschinengeräusche, zu erkennen. Davon ausgehend verglich ich die EEG-Antworten beider Berufsgruppen. Ich analysierte die Hirnströme in Hinsicht auf akustisch evozierte Potentiale (AEP) und das Frequenzspektrum des EEG. Bei den Probanden handelte es sich um 20 Arbeitnehmer aus der Industrie (37-65 Jahre) sowie 16 Berufsmusiker (28-68 Jahre). Die beiden Gruppen wiesen eine vergleichbare Schwerhörigkeit von ca. 40 dB im Hochfrequenzbereich auf. Ich untersuchte die Reaktionen auf die oben genannten Störgeräusche. Als Stimulus dienten im schallfreien Raum mit einem Lautstärkepegel von 65 dB SPL applizierte nicht verstimmte hochfrequente C3-Dur-Akkorde und als Deviant dieselben Akkorde mit verstimmtem Mittelton. Die Applikation erfolgte randomisiert im Oddball-Design um die Mismatch Negativity (MMN) zu untersuchen. Die zweite Art von Stimulus war eine dreiminütige Tonspur einer Flaschenwaschanlage mit kurzen Überlagerungen von Störsignalen. Auch hier wählte ich die Applikation mit 65 dB SPL im freien Schallfeld. Zur Aufzeichnung und Analyse des 31-Kanal-EEG verwendete ich das Brain Vision System (Brain Products GmbH, München). Ich analysierte die AEP einschließlich der MMN und die Frequenzinhalte des EEGs. Die Auswertung zeigt, dass es Musikern trotz Schwerhörigkeit gelang, verstimmte Akkorde zu identifizieren. Sie erkannten die Töne subjektiv und zeigten signifikante Veränderungen in den AEPs. Industriearbeiter zeigen keine signifikanten AEP-Änderungen, allerdings beeinflussen Fehltöne im Maschinengeräusch die Frequenzanalyse signifikant. Ich schließe daraus, dass Training und Lernen beim Hören eine wichtige Rolle spielt.