Klassifikation multidimensionaler Sprechwirkung mit Anwendung in Call-Centern

Die Verarbeitung von menschlicher Sprache und die computerbasierte automatische Klassifikation ihrer Wirkung beim Rezipienten ist ein neues Feld für die Anwendung von Methoden des Operations Research und des maschinellen Lernens.
Ziel des Dissertationsvorhabens ist es, Methoden zu erarbeiten, mit denen die multi­dimensionale Sprechwirkung beim Rezipienten durch die Auswertung von Audiodateien mit Hilfe von Algorithmen automatisch klassifiziert werden kann. Es sollen Basis­konzepte und -methoden entwickelt werden, mit denen es möglich ist, aus den spektralen und temporalen Merkmalen einer Sprachaufzeichnung auf die Wahrnehmung und Zuschreibung von Persönlichkeitseigenschaften wie Freundlichkeit oder Emotionalität des Sprechers zu schließen. Die Aufgabenstellung umfasst folgende Teilziele:
o   Überprüfung von Hypothesen und Gewinn neuer Erkenntnisse auf dem Gebiet der Sprechwirkungsforschung in Bezug auf den Zusammenhang von auditiven Merkmalen und Sprechwirkung.
o   Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems zum Einsatz in Call-Centern, das automatisierte Klassifikationen der Sprechweise beliebiger Personen vornimmt.