Prosodisch-linguistische Klassifikation von Emotion

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Emotionen sind entscheidend für die zwischenmenschliche Kommunikation, da Menschen ihre Gefühle bewusst und unbewusst über Stimme, Mimik und Gestik ausdrücken. Diese Arbeit konzentriert sich auf die maschinelle Klassifikation von Emotionen in gesprochener Sprache, wobei Mimik und Gestik nicht berücksichtigt werden. Ein praktisches Anwendungsgebiet ist die Verbesserung automatischer Dialogsysteme, die durch diese Technologie den emotionalen Zustand des Nutzers erkennen können. Beispielsweise kann das System erkennen, wenn ein Nutzer verärgert ist, etwa aufgrund von Missverständnissen, und darauf reagieren, indem es einen Klärungsdialog initiiert oder an einen menschlichen Agenten übergibt. Emotionen wie Freude und Traurigkeit spielen in diesem Kontext eine untergeordnete Rolle; der Fokus liegt auf Ärger und Frustration als Indikatoren für Kommunikationsprobleme. Die Klassifikation erfolgt mithilfe künstlicher neuronaler Netze, wobei prosodisch-linguistische Merkmale wie Grundfrequenz, Energieverläufe und Wortklassen verwendet werden. Zwei Aufnahmeszenarien werden untersucht: Schauspielerdaten, bei denen Emotionen simuliert werden, und Wizard-of-Oz-Experimente, bei denen echte Dialoge zwischen Testpersonen und einem gesteuerten System stattfinden. Die Ergebnisse dieser Klassifikationsexperimente werden verglichen und kritisch bewertet.