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Originaltitel:
Context-Sensitive Machine Learning for Intelligent Human Behavior Analysis 
Übersetzter Titel:
Kontextsensitives maschinelles Lernen für die intelligente Analyse menschlichen Verhaltens 
Jahr:
2013 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Björn Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.) 
Gutachter:
Björn Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.); André, Elisabeth (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
automatic speech recognition, automatic emotion recognition, machine learning, speech signal processing 
Übersetzte Stichworte:
automatische Spracherkennung, automatische Emotionserkennung, maschinelles Lernen, Sprachsignalverarbeitung 
Kurzfassung:
Intelligent automatic human behavior analysis is an essential precondition for conversational agent systems that aim to enable natural, emotionally sensitive human-computer interaction. This thesis focuses on automatic verbal and non-verbal behavior analysis and introduces novel speech processing and machine learning architectures that are capable of inferring the spoken content as well as the affective state from the speech signal. 
Übersetzte Kurzfassung:
Intelligente automatische Analyse menschlichen Verhaltens ist eine essenzielle Voraussetzung für Dialogsysteme, die eine natürliche, emotionssensitive Mensch-Maschine-Interaktion ermöglichen sollen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Analyse verbalen und nicht-verbalen Verhaltens und stellt neue Architekturen zur Sprachverarbeitung und zum maschinellen Lernen vor, welche die Extraktion des gesprochenen Inhalts sowie des emotionalen Zustands aus dem Sprachsignal ermöglichen. 
Mündliche Prüfung:
06.02.2013 
Dateigröße:
6229997 bytes 
Seiten:
263 
Letzte Änderung:
26.02.2013