Das Unternehmen recoro, das aus einem Forschungsprojekt der Universität Augsburg am Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing (EIHW) hervorgegangen ist, hat im Münchener 7. Digital Innovation Award den 1. Platz gewonnen. Das IT-Startup hat einen intelligenten Assistenten für Vertriebsteams entwickelt, um den Verkaufserfolg in virtuellen Gesprächen zu erhöhen und Mitarbeitende datenbasiert zu schulen. 

Unsere ehemalige Kollegin Alice Baird verteidigte am 20.10.2022 erfolgreich ihre Doktorarbeit ‘Computer Audition for Emotional Wellbeing’. Die Prüfer waren Prof. Dr.-Ing. habil. Björn Schuller (Alice’ Doktorvater), Prof. Dr. Elisabeth André, Prof. Dr. Frank Kramer (beide Universität Augsburg) und PD Dr.-Ing. habil. Ronald Böck (Genie Enterprise Inc.). Herzlichen Glückwunsch, Alice!

Am 19.10.2022 verteidigte unser ehemaliger Kollege Lukas Stappen erfolgreich seine Doktorarbeit „Multimodal Sentiment Analysis in Real-life Videos“. Das Prüfungskomitee bestand aus Prof. Dr.-Ing. habil. Björn Schuller (Lukas' Doktorvater), Prof. Dr. Elisabeth André und Prof. Dr. Frank Kramer (beide Universität Augsburg) sowie PD Dr.-Ing. habil. Ronald Böck (Genie Enterprise Inc.). Herzlichen Glückwunsch!

Forscher der Universität Augsburg und internationale Partner*innen sprechen
über die Anwendung von Robotern und automatischer Emotionserkennung als
Hilfsmittel in der Therapie autistischer Kinder.

Essen und Getränke werden kostenfrei gestellt

An der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg ist am Lehrstuhl Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing (Prof. Dr. habil. Björn Schuller) ab sofort eine Stelle als

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Doktorand/in oder PostDoc (m/w/d) (Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L)

im Umfang der regelmäßigen Arbeitszeit in einem befristeten Beschäftigungsverhältnis für zunächst 3 Jahre zu besetzen.

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.