Klaus Weber M.Sc. M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Multimodale Mensch-Technik Interaktion
Telefon: +49 821 598 - 2329
E-Mail:
Raum: 2041 (N)
Adresse: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Forschungsinteressen

  • Human-Agent-Interaction (HAI)
  • Persuasive AI
  • Explainable (persuasive) AI
  • Behavior Synthesis for Argumentation

Auszeichnungen

  • Proceedings of the 20th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI '18)

    Best Paper Runner-Up Award

 

  • Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS '20)

    Best Paper Award Finalist

    Link to Presentation

Abschlussarbeiten & Projektmodule

Abschlussarbeiten (Bachelor und Master) und Projekt-/Praxismodule können bei mir u.a. (nicht ausschließlich in den folgenden Bereichen/Themengebieten mit Kontext Argumentation und argumentatives Verhalten bearbeitet werden:

  • Reinforcement Learning (RL)
  • Neuronale Netze (NN, CNN, GAN)
  • Explainable AI (XAI)

Bei Interesse sendet mir gerne eine E-Mail mit einem der oben genannten Stichwörter, dann können wir einen Termin zur weiteren Besprechung vereinbaren. Oder kommt einfach vorbei in meinem Büro. 

 

Offene Arbeiten (Auswahl, nicht auschließlich): 

 

  • Emotionale TTS auf Basis des Pleasure-Arousal Models und neuronaler Netze (MA, PM)

Bekannte TTS-Systeme erzeugen oftmals nur neutrale und emotionslose Stimmen. Dies führt dazu, dass diese als weniger natürlich wahrgenommen werden. Eine Variante dies zu verbessern ist aus Anwendersicht zwar mit Hilfe der EmotionML geschaffen worden, jedoch wird diese von vielen (guten) TTS-Systemen (Amazon Polly, Cerevoice) nicht unterstützt bzw. klingt alles andere als natürlich (MaryTTS). Das Paper „Emotional End-to-End Neural Speech synthesizer“ beschreibt einen Ansatz auf Basis des TTS Tacotron models (neural network) emotionale TTS zu generieren. Eine eigene am Lehrstuhl verwendete Idee befasst sich mit der Manipulierung der Audio-Files mit Hilfe von Cycle-GANs. Ziel der Arbeit ist es sich in die entsprechende Literatur einzuarbeiten und ein Modell zu trainieren und dieses abschließend zu evaluieren. Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python 3.x sind wünschenswert. 

 

  • Exploring Persuasive Bias using counter-factual training (MA, PM)

In persuasiven übermittelten Nachrichten spielt das WIE oftmals eine wichtigere Rolle als das WAS. Dies kann die Tonlage sein, die Stimme im allgemeinen oder die Emotion, die über die Stimme übertragen wird. 

Ziel der Arbeit ist es den Unterschied zwischen überzeugenden und nicht überzeugenden Stimmen aufzuzeigen. Eine interessante Variante sind sogenannte Counter-Factuals. Die Grundidee ist, dass man vesucht von einer Domäne A (überzeugende Stimmen) in eine Domäne B (nicht-überzeugende Stimmen) zu konvertieren. Dies wird meistens mit sogenannten Cycle-GANs gemacht (Eine einfache Einführung findet sich hier: https://machinelearningmastery.com/what-is-cyclegan/. Ziel der Arbeit ist es auf Basis dieser C-GANs (aufbauend auf existieren Modell-Architekturen) zu untersuchen, ob und inwieweit sich die Konvertierung von überzeugenden und nicht-überzeugenden Stimmen realisieren lässt und anhand eines Beispiel-Korpus ein Modell zu trainieren und anschließend zu evaluieren. Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python 3.x und neuronalen Netzen (TF, Keras, etc.) sind wünschenswert. 

 

In Bearbeitung: 

 

  • Exploring qualitative reasoning for engaging argumention of virtual agents (Eva Pohlen)
  • Highlighting Persuasive Cues using XAI (Lukas Tinnes)
  • Towards dynamic behavior animations (Norman Szabo)

Publikationen

Klaus Weber
2020 | 2019 | 2018

2020

Klaus Weber, Niklas Rach, Wolfgang Minker and Elisabeth André. in press. How to win arguments: empowering virtual agents to improve their persuasiveness. DOI: 10.1007/s13222-020-00345-9
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Hannes Ritschel, Thomas Kiderle, Klaus Weber, Florian Lingenfelser, Tobias Baur and Elisabeth André. 2020. Multimodal joke generation and paralinguistic personalization for a socially-aware robot. DOI: 10.1007/978-3-030-49778-1_22
BibTeX | RIS | DOI

Hannes Ritschel, Thomas Kiderle, Klaus Weber and Elisabeth André. 2020. Multimodal joke presentation for social robots based on natural-language generation and nonverbal behaviors.
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Klaus Weber, Kathrin Janowski, Niklas Rach, Katharina Weitz, Wolfgang Minker, Stefan Ultes and Elisabeth André. in press. Predicting persuasive effectiveness for multimodal behavior adaptation using bipolar weighted argument graphs.
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Klaus Weber, Lukas Tinnes, Tobias Huber, Alexander Heimerl, Eva Pohlen, Marc-Leon Reinecker and Elisabeth André. in press. Towards demystifying subliminal persuasiveness: using XAI-techniques to highlight persuasive markers of public speeches.
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2019

Niklas Rach, Klaus Weber, Annalena Aicher, Florian Lingenfelser, Elisabeth André and Wolfgang Minker. 2019. Emotion recognition based preference modelling in argumentative dialogue systems. DOI: 10.1109/percomw.2019.8730650
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Henner Gimpel, Sarah Bayer, Elisabeth André, Ivo Benke, Alexander Benlian, Nicholas Cummins, Oliver Hinz, Kristian Kersting, Alexander Maedche, Jan Riemann, Björn Schuller and Klaus Weber. 2019. Humane anthropomorphic agents: the quest for the outcome measure.
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2018

Niklas Rach, Klaus Weber, Louisa Pragst, Elisabeth André, Wolfgang Minker and Stefan Ultes. 2018. EVA: a multimodal argumentative dialogue system. DOI: 10.1145/3242969.3266292
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Klaus Weber, Hannes Ritschel, Ilhan Aslan, Florian Lingenfelser and Elisabeth André. 2018. How to shape the humor of a robot - social behavior adaptation based on reinforcement learning. DOI: 10.1145/3242969.3242976
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Klaus Weber, Hannes Ritschel, Florian Lingenfelser and Elisabeth André. 2018. Real-time adaptation of a robotic joke teller based on human social signals.
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