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Originaltitel:
Application of Deep Learning Methods in Computational Paralinguistics
Übersetzter Titel:
Anwendung Tiefer Lernmethoden in der Computerparalinguistik
Autor:
Brückner, Raymond Christian
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Schuller, Björn W. (Prof. Dr. habil.); Macke, Jakob (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik; LIN Linguistik
TU-Systematik:
DAT 815d
Kurzfassung:
This thesis explores and proposes new approaches of deep learning methods adopting deep feed-forward, convolutional, and recurrent neural networks to common problems of computational paralinguistics based on the acoustics of human speech, such as the detection, prediction, and classification of human social signals, emotion, conflict in speech, or likability of individuals. Experimental results demonstrate the advantages of the proposed algorithms over previously published deep learning methods.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation untersucht und beschreibt neue Ansätze zu Methoden des Deep Learning basierend auf menschlichen, akustischen Sprachsignalen und unter Verwendung von neuronalen Netzwerken. Dabei werden bekannte Probleme der Computerparalinguistik untersucht, wie z.B. die Detektion, Prädiktion und Klassifizierung menschlicher Kommunikationslaute, Emotionen, Konflikte oder sympathischer Wahrnehmung von Personen. Die experimentellen Ergebnisse belegen die Vorteile der vorgeschlagenen Algorithmen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1482033
Eingereicht am:
11.04.2019
Mündliche Prüfung:
30.03.2020
Dateigröße:
1648865 bytes
Seiten:
229
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200330-1482033-1-4
Letzte Änderung:
22.01.2021
 BibTeX