Das junge Unternehmen Recoro wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz mit einem EXIST-Stipendium gefördert. Es ist aus einem Forschungsprojekt an der Universität Augsburg entstanden und wird von ihr sowohl wissenschaftlich als auch bei der Unternehmensgründung beraten. Rocoro nutzt künstliche Intelligenz, um Vertriebsprozesse zu optimieren.

Unser ehemaliger Kollege Max Schmitt verteidigte am 18.3.2022 erfolgreich seine Doktorarbeit ‘Bag-of-Words Representations for Computer Audition’. Die Prüfer waren Prof. Dr.-Ing. habil. Björn Schuller (Max’ Doktorvater), Prof. Dr. Elisabeth André (Universität Augsburg), Prof. Dr. Frank Kramer (Universität Augsburg) und Prof. Dr.-Ing. Dorothea Kolossa (Ruhr-Universität Bochum). Herzlichen Glückwunsch, Max!

Am 22.2.2022 verteidigte unsere ehemalige Kollegin Zhao Ren erfolgreich ihre Doktorarbeit „Deep Learning Techniques for Computer Audition“. Die Prüfer waren Zhaos Doktorvater Prof. Dr.-Ing. habil. Björn Schuller, Prof. Dr. Elisabeth André und Prof. Dr. Frank Kramer (beide Universität Augsburg) sowie Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier (FAU Erlangen).

Wir gratulieren herzlich unserem ehemaligen Kollegen Vedhas Pandit zur erfolgreichen Verteidigung seiner Doktorarbeit am 23. November. Vedhas verteidigte seine Arbeit ‚Time- and Value-continuous Explainable Affect Estimation In-the-wild‘. Die Prüfer waren Prof. Dr.-Ing. habil. Björn Schuller — Vedhas’ Doktorvater, Prof. Dr. Elisabeth André (Universität Augsburg) und Prof. Dr. Rainer Lienhart (Universität Augsburg).

Der Lehrstuhl für Embedded Intelligence in Healthcare and Wellbeing sucht zwei studentische Hilfskräfte zur Unterstützung unserer Forschung.

Thema: Machine Learning: Emotionserkennung anhand von Gesichtern und physiologischen Daten.

Arbeitszeiten: 40h/Monat (noch kein Abschluss) bzw. 36h/Monat (Bachelor-Abschluss)

Qualifikation: Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse

Dauer: 1. 6.2021 bis 31.12.2021       

Das NDR-Gesundheitsmagazin „Visite“ berichtete über die Forschung des Lehrstuhls zur Erkennung von COVID-19 anhand von Stimmaufnahmen.

Das Magazin „P.M. Wissen“ (ServusTV) berichtete über die Forschung des Lehrstuhls zur Erkennung von Krankheiten anhand von Stimmaufnahmen.

Die Sprachanalyse spielt bereits im heutigen Leben eine Rolle: Sprache kann aufgenommen, verarbeitet und übersetzt werden. SprachApps, die Erkrankungen anhand von Stimme und Sprache analysieren können, sind bereits in der Entwicklung. Nun geht das Team um Prof. Dr. Björn Schuller den nächsten Schritt: Mit dem im Januar 2021 gestarteten Projekt „ADI0NOMOUS“ erforschen sie Klang insgesamt.

Im Januar wurde Professor Schuller vom Augsburger Fernsehsender a.tv interviewt. In der Sendung “Zeit zu Reden” berichtet Prof. Schuller über die Corona-App, die am Lehrstuhl entwickelt wird.

Sie interessieren sich für eine Teilnahme an unserer Studie?

  Anhand der Stimme eine Covid-19-Infektion erkennen? Das vermag die Spracherkennungs-App von Prof. Dr. Björn W. Schuller, Professor für Künstliche Intelligenz und Digitale Gesundheit. Sie errechnet anhand eines vorgelesenen Textes oder auch freier Sprache die Wahrscheinlichkeit, mit dem sogenannten Corona-Virus infiziert zu sein. Die Trefferquote liegt im Moment über 80 Prozent, die App wird aber noch weiter verbessert und getestet.

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