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Voice Fitness Tracker

Voice Fitness Tracker

© audEERING

Voice Fitness Tracker

Voice Fitness Tracker

by audEERING

Produktbeschreibung:

Der von audEERING entwickelte Voice Fitness Tracker ist eine App für alle, die mehr über sich selbst lernen wollen: Die Smart Watch App begleitet den Nutzer durch den Tag und analysiert sowohl die Stimme des Nutzers als auch Umgebungsgeräusche, denen der Nutzer ausgesetzt ist. Am Ende des Tages generiert die App eine umfangreiche Zusammenfassung - sie visualisiert welche Emotionen über den Tag verteilt auftraten (wann klang die Stimme des Nutzers fröhlich, verärgert, traurig, gelangweilt, interessiert), wann der Nutzer einem hohen Maß an Stress ausgesetzt war, wieviel er gelacht, gesprochen oder zugehört hat und welchen Umgebungsgeräuschen er ausgesetzt war (wieviel Zeit hat er in der Natur, in Gebäuden oder in lauten öffentlichen Umgebungen verbracht). Dies soll den Nutzer motivieren, aktiv sein Wohlbefinden zu steigern und negative Emotionen, Stress und Lärm zu minimieren.

Der Voice Fitness Tracker ist somit eine optimale Ergänzung zu Gesundheits-Apps, welche auf der Messung von physiologischen bzw. Bewegungs-Daten basieren und erlaubt eine umfangreichere Fitness und Wellbeing-Analyse als derzeit auf dem Markt befindliche Smart Watch Apps.

Hintergrund:

Die Produkte der audEERING GmbH basieren auf jahrzehntelanger Forschung im Bereich der automatischen Audio-Analyse. Die dabei eingesetzten Mustererkennungsverfahren erlauben es, aus kleinsten Variationen von Stimm-Parametern zuverlässig auf die Emotion des Sprechers zu schließen und eine Vielzahl von akustischer Umgebungen zu unterscheiden. Im Laufe der Jahre 2015 und 2016 hat sich audEERING darauf fokussiert, diese komplexe Technologie auf Low-Resource-Devices zu portieren, um sie im täglichen Leben auf mobilen Geräten einsetzen zu können. Dieser Schritt hat es ermöglicht, sprach-basierte Emotions- und Sprecherzustandserkennung einem breiten Nutzerkreis in Form von Health-Apps wie dem Voice Fitness Tracker zugänglich zu machen.

Ausblick:

Der Voice Fitness Tracker wird laufend weiterentwickelt mit dem Ziel, die App auch für diverse medizinische Diagnosezwecke einsetzen zu können. In den kommenden Jahren soll die Kerntechnologie der App auch für die Erkennung und Charakterisierung von Erkrankungen des Vokaltrakts, zur Diagnose von Depression und zur Klassifizierung von Schnarchgeräuschen eingesetzt werden.

audEERING Logo

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Die audEERING GmbH

Das Team:

audEERING wurde im Jahre 2013 von Prof. Björn Schuller und vier weiteren Personen, darunter drei Doktoranden seiner "Machine Intelligence and Signal Processing" Arbeitsgruppe am Lehrstuhl für Mensch-Maschine Kommunikation der Technischen Universität München, gegründet. Heute besteht der Kern des Teams aus folgenden Mitgliedern:

  • Univ.-Prof. Dr.-Ing. Björn Schuller (CEO)
  • Dr.-Ing. Florian Eyben (CTO)
  • Dr. -Ing. Martin Wöllmer (CIO)
  • Gerhard Hagerer (Software Engineer)
  • Sarah Eyben (Office Project Manager)
  • Dr.-Ing. Fabien Ringeval (Senior Researcher)

Produkte und Dienstleistungen:

audEERING hat sich auf die maschinelle Wahrnehmung von Informationen aus der menschlichen Sprache spezialisiert. Hierbei steht nicht der gesprochene Text im Vordergrund, sondern der Zustand des Sprechers. Das Unternehmen hat Verfahren entwickelt, die es erlauben, ein Sprachsignal hinsichtlich verschiedenster Charakteristiken wie Emotion, Persönlichkeit, oder Alter des Sprechers zu analysieren. Selbst die Erkennung von Trunkenheit, Depression, oder Interesse ist möglich.

Die angewendete Methodik zur Extraktion von Sprachmerkmalen resultiert aus langjähriger Forschungsarbeit, die die Gründer der audEERING GmbH hauptsächlich an der TU München leisteten. Zu den Anwendungsbeispielen zählen neben Smart Watch Apps zur Stimmanalyse auch Dialogsysteme, Sprachdatenanalyse in Callcentern, klinische Stimmanalysen, Kundenzufriedenheitsstudien und Computerspiele. Ähnliche Methoden wendet audEERING auch im Bereich der Musiksignalverarbeitung an: Mittels modernster Verfahren des maschinellen Lernens ist es möglich, automatisiert Taktart, Genre, Tanzstil, Tonart, Akkorde und Tempo zu erkennen und beispielsweise für DJ-Applikationen zu nutzen.

Marktüberblick:

Es existieren einige Anbieter, die Lösungen im Bereich der Emotionserkennung oder Persönlichkeitsanalyse entwickeln, wie beispielsweise

  • BeyondVerbal:  Fokus auf Emotionserkennung, jedoch keine wissenschaftlichen Referenzen
  • GoodVibrations.nl:  Emotionserkennung
  • IBM Watson: Linguistische Analyse zur Persönlichkeits- und Stimmerungserkennung
  • Psyware: Linguistische Analyse zur Persönlichkeits- und Stimmerungserkennung
  • Sensum.co: Analyse basierend auf physiologischen Parametern

audEERING ist weltweit der einzige Anbieter von Software-Lösungen, welche Audiosignale ganzheitlich hinsichtlich akustischer Umgebung und paralinguistischer Sprachcharakteristiken analysiert.

Projekte und Kooperationspartner:

Zu den Hauptkunden von audEERING gehören der GfK-Verein, Huawei, Deutsche Telekom, BMW, und Red Bull Media House. Im Bereich der Musiksignalanaylse hat audEERING zur Umsetzung der App "djay Pro" beigetragen, welche von der Firma Algoriddim im Dezember 2015 veröffentlicht wurde. Weitere Kooperationspartner sind Beatclip, LionApps, DAVID Systems, Compedia, Universität Passau und Sanpsy.

Herausforderungen:

Die wichtigste Herausforderung für audEERING ist es, hochpräzise Audiosignalanalyse nicht nur unter Laborbedingungen, sondern auch im realen Leben zu ermöglichen. Hierzu müssen Algorithmen zur Störgeräuschrobustheit und neuartige Mustererkennungsverfahren optimiert und weiterentwickelt werden - stets mit dem Anspruch der Echtzeitfähigkeit und bei minimalen Anforderungen an Speicher und Rechenleistung.

Ausblick:

Auch der ERC (European Research Council) setzt auf audEERING bei der Erforschung von Emotionserkennung: Aktuell entwickelt die audEERING GmbH für ein ERC-Projekt in Zusammenarbeit mit dem weltbekannten Emotionsforscher Prof. Klaus Scherer (Universität Genf und LMU München) einen neuartigen Ansatz zur automatischen Emotionserkennung, der es erlaubt, feine Abstufungen von Sprecherzuständen wie Zweifel, Bewunderung oder Faszination zu erkennen. Basierend auf Erkenntnissen im Bereich der Stimm-Physiologie und Psychologie soll hochgenaue, sprach-unabhängige Emotionserkennung ermöglicht werden - ohne dabei auf große Sprachdatensammlungen zum "Anlernen" des Erkenners angewiesen zu sein.

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