Mitar­beit­er der Junior­pro­fes­sur Media Com­put­ing und der Inten­ta GmbH reicht­en eine Forschungsar­beit zum The­ma der Klas­si­fizierung von Audio­ereignis­sen, wie Sprache und für den Pflege­bere­ich typ­is­che Geräusche, auf der Kon­ferenz für Elek­tro­n­is­che Sprachsig­nalver­ar­beitung (ESSV) in Leipzig von 2. bis 4. März 2016 ein.

Fre­quen­zspek­tren von Sprach- sowie nicht-Sprachereignis­sen [aus: Hus­sein et al: Acoustic Event Clas­si­fi­ca­tion for Ambi­ent Assist­ed Liv­ing and Health Environments]

Im Rah­men der Forschung zeich­neten die Forsch­er typ­is­che Sprach- sowie nicht-Sprach­se­quen­zen, wie Schreie, brechende Scheiben, Möbelver­rück­en, etc. mit 58 Proban­den auf und annotierten diese manuell. Die Extrahierung der Sprach­merk­male, unterteilt in zeitab­hängige und fre­quen­z­ab­hängige Merk­male, ergab, dass Sprachereignisse auf­grund ihrer spek­tralen Struk­turen bess­er klas­si­fiziert wer­den kön­nen als nicht-Sprachereignisse. Anschließend nutzten die Forsch­er vielver­sprechende Klas­si­fika­toren zur Ein­teilung der akustis­chen Ereignisse in ver­schiedene Klassen. Die besten Ergeb­nisse erre­ichte dabei der Klas­si­fika­tor SMO (engl.: sequen­tial min­i­mal opti­miza­tion) mit 92,5%.

Pub­lika­tion: Hus­sein, Hus­sein; Rit­ter, Marc; Man­they, Robert & Heinzig, Manuel: Acoustic Event Clas­si­fi­ca­tion for Ambi­ent Assist­ed Liv­ing and Health­care Envi­ron­ments. In: Kon­feren­z­pa­per auf der 27. Kon­ferenz Elek­tro­n­is­che Sprachsig­nalver­ar­beitung 2016, Leipzig. [Link]