Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-26380
Titel: A speaker classification framework for non-intrusive user modeling : speech-based personalization of in-car services
Sonstige Titel: Ein Sprecherklassifikations-Framework zur nicht-intrusiven Benutzermodellierung : sprachbasierte Personalisierung von Diensten im Fahrzeug
Verfasser: Feld, Michael
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2011
SWD-Schlagwörter: Informatik
Automatische Spracherkennung
Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: Sprecherklassifikation
Sprache
Personalisierung
Benutzeradaption
Mustererkennung
speech
speaker classification
personalization
user adaptation
pattern ecognition
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Speaker Classification, i.e. the automatic detection of certain characteristics of a person based on his or her voice, has a variety of applications in modern computer technology and artificial intelligence: As a non-intrusive source for user modeling, it can be employed for personalization of human-machine interfaces in numerous domains. This dissertation presents a principled approach to the design of a novel Speaker Classification system for automatic age and gender recognition which meets these demands. Based on literature studies, methods and concepts dealing with the underlying pattern recognition task are developed. The final system consists of an incremental GMM-SVM supervector architecture with several optimizations. An extensive data-driven experiment series explores the parameter space and serves as evaluation of the component. Further experiments investigate the language-independence of the approach. As an essential part of this thesis, a framework is developed that implements all tasks associated with the design and evaluation of Speaker Classification in an integrated development environment that is able to generate efficient runtime modules for multiple platforms. Applications from the automotive field and other domains demonstrate the practical benefit of the technology for personalization, e.g. by increasing local danger warning lead time for elderly drivers.
Die Sprecherklassifikation, also die automatische Erkennung bestimmter Merkmale einer Person anhand ihrer Stimme, besitzt eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten in der modernen Computertechnik und Künstlichen Intelligenz: Als nicht-intrusive Wissensquelle für die Benutzermodellierung kann sie zur Personalisierung in vielen Bereichen eingesetzt werden. In dieser Dissertation wird ein fundierter Ansatz zum Entwurf eines neuartigen Sprecherklassifikationssystems zur automatischen Bestimmung von Alter und Geschlecht vorgestellt, welches diese Anforderungen erfüllt. Ausgehend von Literaturstudien werden Konzepte und Methoden zur Behandlung des zugrunde liegenden Mustererkennungsproblems entwickelt, welche zu einer inkrementell arbeitenden GMM-SVM-Supervector-Architektur mit diversen Optimierungen führen. Eine umfassende datengetriebene Experimentalreihe dient der Erforschung des Parameterraumes und zur Evaluierung der Komponente. Weitere Studien untersuchen die Sprachunabhängigkeit des Ansatzes. Als wesentlicher Bestandteil der Arbeit wird ein Framework entwickelt, das alle im Zusammenhang mit Entwurf und Evaluierung von Sprecherklassifikation anfallenden Aufgaben in einer integrierten Entwicklungsumgebung implementiert, welche effiziente Laufzeitmodule für verschiedene Plattformen erzeugen kann. Anwendungen aus dem Automobilbereich und weiteren Domänen demonstrieren den praktischen Nutzen der Technologie zur Personalisierung, z.B. indem die Vorlaufzeit von lokalen Gefahrenwarnungen für ältere Fahrer erhöht wird.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-47836
hdl:20.500.11880/26436
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26380
Erstgutachter: Wahlster, Wolfgang
Tag der mündlichen Prüfung: 23-Dez-2011
SciDok-Publikation: 27-Jun-2012
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
FeldDiss.pdf25,55 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.