Publikation
Zweistufige kontextsensitive Sprecherklassifikation am Beispiel von Alter und Geschlecht [Two-layered Context-Sensitive Speaker Classification on the Example of Age and Gender]
Christian Müller
PhD-Thesis, Computer Science Institute, University of the Saarland, Germany, 2005.
Zusammenfassung
In der vorliegenden Dissertation wird ein zweistufiger Ansatz zur Sprecherklassifikation am Beispiel
Alter und Geschlecht vorgestellt. Dazu werden zunächst die Ergebnisse umfangreicher Korpusanalysen
präsentiert, die als Referenzbasis humanwissenschaftlicher Studien geeignet sind. Es
wird gezeigt, dass die Modelle, die mithilfe dieser Daten trainiert wurden, in der Lage sind, die
genannten Sprechereigenschaften mit einer Genauigkeit zu erkennen, die teilweise das Fuenffache
des jeweiligen Zufallsniveaus beträgt. Darueber hinaus zeichnet sich der vorgestellte Ansatz
vor allen Dingen durch die so genannte Zweite Ebene aus, auf der mithilfe von Dynamischen
Bayes'schen Netzen eine Fusion multipler Klassifikationsergebnisse unter Beruecksichtigung des
auditiven Kontextes erfolgt. In der Arbeit wird außerdem ein konkretes Sprecherklassifikationssystem
beschrieben, welches fuer das Anwendungsszenario von mobilen, sprachbasierten Dialogsystemen
entwickelt worden ist.