Social Signal Processing

Soziale Interaktionen sind ein wesentlicher Bestandteil unseres täglichen Lebens. Sie sind ein Schauplatz für affektive Äußerungen und Erfahrungen, die einen großen Einfluss auf unser körperliches und geistiges Wohlbefinden haben. Social Signal Processing nimmt sich der Aufgabe an, Affektausdrücke mithilfe von rechenintensiven Methoden weiter zu ergründen und sozial intelligente Computersysteme zu entwickeln.  Eine Art und Weise, wie Affekte in sozialen Interaktionen ausgedrückt werden und daher für das Gebiet Social Signal Processing zugänglich sind, sind Sprachsignale. In unserem interdisziplinären Forschungsgebiet zu Social Signal Processing fokussieren wir uns daher gemeinsam mit der Forschungsgruppe Signal Processing unter der Leitung von Timo Gerkmann vor allem auf sprachbasierte maschinelle Lernverfahren zur automatischen Erkennung von individuellen und gruppenbezogenen Affektausdrücken in sozialen Interaktionen. Hierbei verwenden wir eine Vielzahl an Methoden und Auswertungsverfahren, z.B.  Kodierung der Funktionen von verbalem Verhalten, natural language processing (NLP) Verfahren, oder Auswertung von paralinguistischen Signalen.

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Ansprechpartnerin: Nale Lehmann-Willenbrock