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Mit Hilfe von KI Stimmeigenschaften erklärbarer machen

Wie klingt deine Stimme im Vergleich zu anderen – rauer, klarer, behauchter? Das Projekt „C06“ im Forschungsverbund „TRR 318: Erklärbarkeit konstruieren“ untersucht, was Stimmen unterscheidbar macht und wie diese Merkmale mit Hilfe von KI erklärt werden können. In diesem interaktiven Exponat erlebst du, wie KI-Systeme akustische Unterschiede analysieren und nachvollziehbar machen – eine Technik, die künftig dabei helfen könnte, z.B. Sprachtherapeut:innen gezielt auszubilden.

Ein Angebot entwickelt von: Universität Paderborn / Universität Bielefeld, Forschungsverbund „TRR 318: Erklärbarkeit konstruieren"

Neugierig? Wir haben die Köpfe hinter dem Programm noch genauer befragt, was euch erwartet und worum es ihnen geht:

Was können die Teilnehmer:innen in diesem Angebot überraschendes über KI lernen?
KI erkennt und lernt versteckte statistische Muster, die bestimmte Klangeigenschaften unserer Stimme erzeugen, die wir zwar wahrnehmen, aber nur schwer beschreiben können. So wird KI zu einem hilfreichen Werkzeug, um komplexe und schwer fassbare stimmliche Unterschiede verständlich und erklärbar zu machen.

Brauchen die Teilnehmer:innen Vorkenntnisse oder müssen sie etwas mitbringen?
Kinder sollten lesen können und keine Hörbehinderung haben

Woran forschst oder arbeitest du zu KI?
In unserer Arbeitsgruppe beschäftigen wir uns unter anderem mit generativer Künstlicher Intelligenz (Generative AI). Dabei entwickeln wir ein Werkzeug, das in der Lage ist, neue Audio-Beispiele zu erzeugen, d.h. Audio Beispiele, die das Modell zuvor noch nie gehört hat. Unsere Systeme nutzen als Eingabe eine Sprachprobe sowie Textinformationen, um daraus Sprache zu erzeugen. Ein zentraler Fokus unserer Forschung liegt darauf, die Verteilung von Sprecher*innen und ihren Merkmalen zu modellieren. Wenn wir diese Verteilung genau erfassen, können wir sie zusammen mit dem Sprachsynthese-System verwenden, um neue Stimmen zu generieren. Dabei untersuchen wir auch, ob solche Systeme dazu beitragen können, die Erklärbarkeit und das Verständnis bestimmter stimmlicher Eigenschaften zu verbessern.

Bildnachweis: Universität Paderborn