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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
- Autor:
- Wöllmer, Martin
- Jahr:
- 2013
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- 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.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1113110
- Eingereicht am:
- 16.08.2012
- Mündliche Prüfung:
- 06.02.2013
- Dateigröße:
- 6229997 bytes
- Seiten:
- 263
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20130206-1113110-0-5
- Letzte Änderung:
- 26.02.2013
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