WestAI - AI Service Center West

Förderprogramm KI7_Aufbau von KI-Servicezentren

Laufzeit: 11/2022 - 12/2025

Kontakt: Dr.-Ing. Jörg Schmalenströer

SAIL - Nachhaltiger Lebenszyklus von intelligenten soziotechnischen Systemen

Durch SAIL wird das bestehende Forschungsnetzwerk aus Uni Bielefeld, Uni Paderborn, TH OWL und FH Bielefeld im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) vertieft und weiterentwickelt. SAIL adressiert die nächste Stufe der KI-Entwicklung, indem der gesamte Lebenszyklus von KI-Systemen und deren technologische und gesellschaftliche Auswirkungen in den ...

Laufzeit: 08/2022 - 07/2026

Automatische Transkription von Gesprächssituationen

Das Projekt befasst sich mit der maschinenlesbaren Verschriftung von Gesprächssituationen unter Verwendung von Raummikrofonen, seien es professionelle Besprechungen oder lockere Treffen unter Freunden. Derzeitige technische Lösungen erreichen bei weitem nicht die Erkennungsleistung eines Menschen. Dies hat vornehmlich drei Gründe: Zum einen ist die ...

Laufzeit: 05/2021 - 12/2024

Lernen tiefer Sprachrepräsentationen für die Phonetikforschung

Neben dem linguistischen Inhalt enthält ein Sprachsignal weitere, extra/paralinguistische Informationen, wie beispielsweise Geschlecht, emotionaler Zustand, Alter, sozialer Status oder die Identität von Sprecherinnen oder Sprechern. Diese Charakteristika sind jedoch in komplexen, nicht unmittelbar transparenten Variationen des Sprachsignals ...

Laufzeit: 04/2021 - 12/2024

Explainable Feature Importance: Interpretierbare maschinelles Lernen durch spieltheoretische Analyse von Einflussgrößen und Interaktionseffekten

Methoden des maschinellen Lernens (ML) unterstützen die Suche nach Mustern in Daten und Zusammenhängen zwischen Variablen, z.B. in komplexen bio-medizinischen Systemen. Auf diese Weise können sie neue Einsichten vermitteln und Entscheidungen in Handlungs­feldern wie der medizinischen Diagnostik verbessern. Neben der Güte der aus den Daten gelernten ...

Laufzeit: 01/2021 - 12/2024

TRR 31; TP C06: Technisch ermöglichte Erläuterung der Sprecher Eigenschaften

Das Sprachsignal ist eine reichhaltige Informationsquelle, die nicht nur linguistische, sondern auch so genannte para- oder außersprachliche Inhalte vermittelt, die die Identität, das Geschlecht, den emotionalen oder kognitiven Zustand, das Alter und die Gesundheit eines Sprechers offenbaren. Diese Merkmale sind Gegenstand zahlreicher ...

Laufzeit: 01/2021 - 12/2025

Akustische Sensornetze Acoustic Sensor Networks Research Group

Diese Forschergruppe untersucht Lösungen und Grenzen für die Verarbeitung und Klassifizierung akustischer Signale über gekoppelte Sensornetzwerke. Unser Ziel ist es, die derzeitigen Unzulänglichkeiten zu beseitigen und eine gemeinsame Plattform zu entwickeln, die ASNs anpassungsfähiger an die Variabilität akustischer Umgebungen und ...

Laufzeit: 01/2017 - 12/2023

Geräuscherkennung mit begrenzter Überwachung über Sensornetzwerke

Eine Diskrepanz zwischen der Statistik der Trainings- und der Testdaten kann zu einer erheblichen Verschlechterung der Leistung von Systemen für maschinelles Lernen führen. Bei der Erkennung von Geräuschen in akustischen Sensornetzen (ASN) ist dies aufgrund der großen Anzahl und Variabilität von Geräuschen und akustischen Umgebungen sowie aufgrund ...

Laufzeit: 01/2017 - 12/2023

FOR 2457: Verteilte akustische Signalverarbeitung über drahtlose Sensornetzwerke

Wir betrachten ein akustisches Sensornetz, in dem verschiedene Anwendungen, wie z. B. Quellentrennung und -extraktion, ausgeführt werden sollen. Eine einfache Lösung könnte darin bestehen, alle Daten an einen Gateway-Knoten zu übertragen und sie dort zu verarbeiten. Dies ist jedoch nicht unbedingt die beste Lösung (Engpässe bei der Datenrate, große ...

Laufzeit: 01/2017 - 12/2023

FOR 2457: Akustische Sensornetze, TP: Unüberwachte akustische Ereignisdetektion und Szenenklassifikation auf Sensornetzwerken

Ein grundsätzliches Problem für viele maschinelle Lernverfahren ist eine Diskrepanz zwischen den Trainingsdaten und den Testdaten in einer späteren Anwendung, welche zu einem signifikanten Einbruch der Klassifikationsrate führen kann. Bei der akustische Ereignisdetektion und Szenenklassifikation in akustischen Sensornetzen tritt dieses Problem ...

Laufzeit: 10/2016 - 12/2021

Kontakt: Janek Ebbers