Ziel des Projektes ist die Erforschung von in Echtzeit gewonnenen Alltags-Audiosignalen als Informationsquelle für affektive Zustände. Dabei werden neben der technischen Entwicklung einer Erfassungsmethode auch ethische Aspekte in Betracht gezogen und eine Validierung im Feld angestrebt.

Laufzeit

• 3 Jahre

Beteiligte Institutionen

• KIT KD2School (http://kd2school.info/)
• University Bremen (https://www.uni-bremen.de/csl)

Der Fortschritt mobiler Technologien in den letzten Jahren ermöglicht es, Prozesse im täglichen Leben zu untersuchen, beispielsweise durch Digital Phenotyping, Smartphones und Wearables. Die Erkenntnisse können u.a. als Input für adaptive Systeme genutzt werden. Der Fokus dieses Projekts liegt auf Affekt, einer der zentralsten Determinanten adaptiver Systeme. Aufbauend auf den jüngsten Entwicklungen des Affective Computings werden Merkmale der Stimme bzw. gesprochener Sprache aus dem Alltag, die wiederum Hinweise auf den affektiven Zustand des Sprechers geben, extrahiert. Es werden u.a. klinische Stichproben untersucht, da diese häufig maximal unterschiedliche Affekte im Alltag erleben.