| Sprechererkennung und Klassifikation von Sprechercharakteristika Die Erkennung von bestimmten Sprechercharakteristika, wie z.B. Alter, Muttersprache und Emotion, kann als Klassifikationsproblem beschrieben werden.
Dabei wird entschieden, ob ein Sprecher zu einer bestimmten Gruppe von Sprechern gehört, die bestimmte Charakteristika gemeinsam haben.
Die Sprechererkennung kann auch als Gruppenklassifikationsproblem beschrieben werden, wobei die Gruppe dann genau einen Sprecher enthält,
nämlich genau den Sprecher selbst. Diese Projekt beschäftigt sich mit der Adaption von Sprechererkennungverfahren an das Problem der Sprechergruppenerkennung.
Ziel ist die Erstellung eines generischen Systems, welches für verschiedene Sprechercharakteristika verwendet werden kann. Dieses System wird an zwei Problemen evaluiert:
Alterserkennung und Muttersprachenerkennung. Abschließend wird untersucht, ob es möglich ist, die Sprechererkennung mit der Erkennung von Sprechercharakteristika zu verbessern. | Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth, Prof. Dr. Elizabeth Shriberg
Beteiligte:
Dr. rer. biol. hum. Tobias Bocklet
Stichwörter:
Automatische Sprechererkennung; Alterserkennung anhand der Sprache; Sprechercharakteristika; Sprachverarbeitung; Sprechergruppenerkennung
Laufzeit: 1.1.2009 - 21.12.2010
Förderer:
BaCaTec
Mitwirkende Institutionen:
Stanford Research Institute (SRI)
Kontakt:
Bocklet, Tobias
E-Mail: tobias.bocklet@cs.fau.de
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