Veröffentlichungen

November 2022, Internationale Zeitschrift für Mensch-Computer-Interaktion: Seit dem Ende des letzten Jahrhunderts wurde die automatische Verarbeitung von paralinguistischen Daten umfassend erforscht und in vielen Anwendungen auf Wearables, Smartphones und Computern umgesetzt. In diesem Beitrag befassen wir uns mit dem ethischen Bewusstsein für paralinguistische Anwendungen, indem wir Taxonomien für Datendarstellungen, Systemdesigns für und eine Typologie von Anwendungen sowie Nutzer/Testsets und Themenbereiche erstellen.
DOI:10.1080/10447318.2022.2140385

July 2022, Frontiers in Digital Health 4:842301 Die Quantifizierung von neurologischen Störungen anhand der Stimme ist ein schnell wachsendes Forschungsgebiet und verspricht eine unauffällige und groß angelegte Überwachung von Störungen. Die Einrichtung der Datenaufzeichnung und die Datenanalyse-Pipelines sind beides entscheidende Aspekte, um effektiv relevante Informationen von den Teilnehmern zu erhalten. Daher haben wir eine systematische Überprüfung durchgeführt, um einen umfassenden Überblick über die Praktiken bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen zu geben und neue Trends aufzuzeigen.
DOI:10.3389/fdgth.2022.842301, LizenzCC BY

Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference. Seit mehreren Jahrzehnten werden von verschiedenen Labors Emotionsdatenbanken angelegt. Viele von ihnen enthalten Darstellungen von Darwins berühmten "großen vier" Grundemotionen. In diesem Beitrag untersuchen wir, inwieweit eine Auswahl von ihnen durch zwei Ansätze vergleichbar ist: zum einen durch Modellierung der Ähnlichkeit als Leistung in datenbankübergreifenden maschinellen Lernexperimenten und zum anderen durch Analyse eines manuell ausgewählten Satzes von vier akustischen Merkmalen, die verschiedene phonetische Bereiche repräsentieren. Es ist interessant zu sehen, inwieweit bestimmte Datenbanken (wir haben eine synthetische hinzugefügt) als Trainingsset für andere gut geeignet sind, während andere dies nicht sind. Im Allgemeinen fanden wir Anzeichen sowohl für Ähnlichkeit als auch für Spezifizität zwischen den Sprachen.
Anthologie ID: 2022.lrec-1.204 Juni 2022, Seiten: 1917-1924,

Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference. Wir stellen Fortschritte bei einem Software-Tool namens Nkululeko vor, mit dem Benutzer (halb-)überwachte maschinelle Lernexperimente im Bereich der Sprechereigenschaften durchführen können. Es basiert auf audformat, einem Format für die Beschreibung von Metadaten in Sprachdatenbanken. Dank einer Schnittstelle, die auf konfigurierbaren Vorlagen basiert, unterstützt es beste Praktiken und eine sehr schnelle Einrichtung von Experimenten, ohne dass man die zugrunde liegende Sprache beherrschen muss: Python. Der Beitrag erklärt die Handhabung von Nkululeko und stellt zwei typische Experimente vor: Vergleich der akustischen Expertenmerkmale mit künstlichen neuronalen Netzen zur Emotionsklassifizierung und zur Regression des Sprecheralters.
Anthologie ID:2022.lrec-1.205, Seiten: 1925-1932,

Proceedings of the 1st Workshop on Dataset Creation for Lower-Resourced Languages (DCLRL) Die Erkennung von Sprachemotionen steht seit mehreren Jahrzehnten im Mittelpunkt der Forschung und hat viele Anwendungen. Ein Problem sind die spärlichen Daten für das überwachte Lernen. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, ist die Synthese von Daten mit emotionssimulierenden Sprachsyntheseansätzen.
@LREC2022, Seiten 1-9, Marseille, 24. Juni 2022 © European Language Resources Association (ELRA), lizenziert unter CC-BY-NC-4.0

Speech Prosody 2022, 23-26 Mai 2022, Lissabon, Portugal Eine wichtige Funktion der kindgeleiteten Sprache (IDS) besteht darin, positive Emotionen gegenüber dem Baby auszudrücken. Dies wurde bereits anhand von prosodischen Parametern gezeigt, aber Parameter wief0 und Energie kodieren den Ausdruck von Emotionen nur indirekt. In dieser Studie zielen wir darauf ab, den Emotionsausdruck (Erregung und Valenz) in IDS direkt über die Wahrnehmung der Etikettierer zu erfassen. Die Aufnahmen wurden in den ersten 18 Monaten des Babys gemacht: im Alter von 0, 4, 8 und 18 Monaten.
Mai 2022, DOI:10.21437/SpeechProsody.2022-120, Konferenz: Speech Prosody 2022

April 2022, LicenseCC BY 4.0 Große, vortrainierte neuronale Netze, die aus Selbstbeobachtungsschichten (Transformatoren) bestehen, haben in jüngster Zeit in verschiedenen Datensätzen zur Sprach-Emotionserkennung (SER) Spitzenergebnisse erzielt. Diese Modelle werden in der Regel selbstüberwacht vortrainiert, um die automatische Spracherkennung zu verbessern.

Jüngste Fortschritte bei transformatorbasierten Architekturen, die in selbstüberwachter Weise vortrainiert sind, haben sich bei verschiedenen Aufgaben des maschinellen Lernens als sehr vielversprechend erwiesen. Im Audiobereich wurden solche Architekturen auch erfolgreich im Bereich der Sprach-Emotionserkennung (SER) eingesetzt. In den bisherigen Arbeiten wurde jedoch der Einfluss der Modellgröße und der Vortrainingsdaten auf die nachgelagerte Leistung nicht bewertet, und es wurde nur begrenzt auf Generalisierung, Robustheit, Fairness und Effizienz geachtet. Der vorliegende Beitrag führt eine gründliche Analyse dieser Aspekte an mehreren vortrainierten Varianten von wav2vec 2.0 und HuBERT durch.
16. März 2022, CC BY-NC-SA 4.0

Altersklassifizierung: Vergleich zwischen menschlicher und maschineller Leistung bei aufgeforderter und spontaner Sprache, Proc. ESSV, 2021, PDF

Acoustic Correlates of Likable Speakers in the NSC Database, in book: Voice Attractiveness, Studies on Sexy, Likable, and Charismatic Speakers, DOI: 10.1007/978-981-15-6627-1_13, 2020

Wie soll Pepper klingen - Voruntersuchungen zu Robotervokalisationen, Proc. of the ESSV 2019, 2019, PDF

Speech Synthesizing Simultaneous Emotion-Related States, Proc. of the Specom 2018, 2018, PDF

The Perception and Analysis of the Likeability and Human Likeness of Synthesized Speech, Proc. Interspeech, 2018

Robuste Sprach-Emotionserkennung unter verschiedenen Kodierungsbedingungen. Proc. Interspeech 2019, 3935-3939.

Auf dem Weg zu einer robusten Emotionserkennung für Sprache mit Hilfe von Deep Residual Networks zur Sprachanhebung. Proc. Interspeech 2019, 1691-1695.

Sprachliche Robustheit für die akustische Szenenklassifikation. Proc. Interspeech 2020, 3087-3091.

Identifizierung gesprochener Sprache mit Hilfe von akosutischen Deskriptoren der mittleren Ebene. Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2020, 125-132.

Vergleich verschiedener Machine-Learning-Ansätze zur kontinuierlichen Schätzung von perzeptivem Sprechtempo, In: Birkholz, P., Stone, S. (Eds.): Elektronische Sprachverarbeitung. Studientexte zur Sprachkommunikation 93, S. 164-169, TUDpress, Dresden

Erkennung gefüllter Pausen durch prosodische Diskontinuitätsmerkmale, In: Birkholz, P., Stone, S. (Eds.): Elektronische Sprachverarbeitung. Studientexte zur Sprachkommunikation 93, S. 272-279, TUDpress, Dresden

"audEERING's approach to the One-Minute-Gradual Emotion Challenge", arXiv preprint arXiv:1805.01222

in Language Technologies for the Challenges of the Digital Age: 27th International Conference, GSCL 2017, Vol. 10713, S. 11, Springer

"Emotion-awareness for intelligent vehicle assistants: a research agenda," in Proceedings of the 1st International Workshop on Software Engineering for AI in Autonomous Systems, pp. 11-15, ACM

"Robust Laughter Detection for Wearable Wellbeing Sensing," in Proceedings of the 2018 International Conference on Digital Health, pp. 156-157, ACM

"Deep neural networks for anger detection from real life speech data," in Proc. of 2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW), pp. 1-6, IEEE

"Deep recurrent neural network-based autoencoders for acoustic novelty detection", in Computational intelligence and neuroscience, 2017