[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row] Verbale-, Körper- und Gebärdensprache sind die geläufigsten Methoden der zwischenmenschlichen Kommunikation. Vor allem Sprachsignale vermitteln neben linguistischen Informationen auch paralinguistische Details über die emotionale Verfassung des Sprechers. Stimmsignalverarbeitung ist eine komplexe Möglichkeit psychologische Zustände nicht-invasiv in diversen Anwendungsbereichen zu erkennen. Die verschiedenen Indikatoren menschlicher Emotionen, die über Sprachsignale kommuniziert werden, spielen eine entscheidende Rolle in der Wahrnehmung und Interpretation von Stimmung, Gemütszustand, Stress oder auch Krankheiten (wie z.B. Depressionen). Ziel audio-basierter Zustandserkennung ist unter anderem die Weiterentwicklung der interaktiven Kommunikation zwischen Mensch und Computer. So entstehen beispielsweise im Bereich der Fahrerassistenz Klassifikationssysteme die mit zunehmendem Fortschritt den affektiven Inhalt in der Sprachinteraktion zwischen Nutzer und System bewerten. Neben dem emotionalen Zustand lassen sich ebenfalls kognitive Belastung, Vigilanz- Aufmerksamkeits-, und Stresszustand aus der Sprachanalyse extrahieren, indem Rhythmus, Klangfarbe, Melodie, Tempo, Lautstärke und Artikulation der Stimmprobe mit vorklassifizierten Modellen abgeglichen werden. Hsu, C. C., Krajewski, J., Felfe, J., Mrnka, J., Wiggerich, A., & Schnieder, S. (2016, October). “Listen, Follow me”: The Transformational Leadership Corpus (TLC). In Information Techology Society within VDE (ITG) (Eds.) ITG-Fachbericht 267: Speech Communication. Poster presented at the 12. ITG Symposium, Paderborn, Germany (p. 105). Berlin: VDE. Krajewski, J., Schnieder, S., Monschau, C., Titt, R., Sommer, D., & Golz, M. (2016, October). Large Sleepy Reading Corpus (LSRC): Applying Read Speech for Detecting Sleepiness. In Information Techology Society within VDE (ITG) (Eds.) ITG-Fachbericht 267: Speech Communication. Poster presented at the 12. ITG Symposium, Paderborn, Germany (p. 250). Berlin: VDE. Cummins, N., Scherer, S., Krajewski, J., Schnieder, S., Epps, J., Quatieri, T. F. (2015, September). A Review of Depression and Suicide Risk Assessment using Speech Analysis. Paper presented at the Interspeech Conference, Dresden, Germany. Schnieder, S., Krajewski, J. (2015, June). Beyond Think Aloud and other Classic UX-Measures: Using Bio-Signals and Affective Computing. Paper presented at the UXcamp Europe, Berlin, Germany. Zinkernagel, A., Brunstein, A., Schnieder, S., Richter, D., McNally, R., Krajewski, J. (2014, March). Analysis of speech characteristics during an interview may provide direct access to emotional state in the domain of disgust sensitivity. In Abstracts of the 56th Conference of Experimental Psychology. Paper presented at the TEAP, Giessen, Germany (p. 293). Lengerich: Pabst Science Publishers. Zum Abstract Krajewski, J., Schnieder, S. (2013, October). „Die Geister, die ich rief…“ – Grundprinzipien, Anwendungsfelder und Risiken der Affective Computing gestützten Erfassung von Emotionen am Arbeitsplatz. Paper presented at the INTERCOM TU Braunschweig, Braunschweig, Germany. Krajewski, J., Laufenberg, T., Schnieder, S. (2013, March). Phonetische Messung von Alkoholisiertheit unter akustischen Fahrzeuginnenraumbedingungen. In Abstracts of the 55th Conference of Experimental Psychology. Paper presented at the TEAP, Vienna, Austria. Lengerich: Pabst Science Publishers.
Audiobasierte Stimmsignalverarbeitung zur Emotions- und Stresserkennung
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