Akustikmaterialien aus dem Computer

2010

Somnologie - Schlafforschung Und Schlafmedizin, 2011

Das Ziel des vorliegenden Beitrags ist die Darstellung der Entwicklung und Validierung eines phonetisch-akustischen Messverfahrens zur stimmbasierten Schläfrigkeitsdetektion. Der Vorzug dieses automatisierten Messansatzes liegt in der belästigungsarmen, sensorapplikationsfreien Handhabung. Das hier gewählte Stimmanalyseprozedere folgt dem aus der Sprachemotionserkennung entlehnten Standardvorgehen: (1) Aufnahme des Testsatzes, (2) Berechnung von 170 Prosodie, Artikulation und Stimmqualität beschreibenden Kennzahlen, (3) maschinelles Lernen und (4) Evaluation. In einer Schlafdeprivationsstudie (n=32; 20.00–04.00 Uhr) wurden insgesamt 380 simulierte Fahrerassistenzsätze aufgezeichnet. Als externer Validierungsanker diente der aus einem Selbst- und 2 Fremdberichten gemittelte Karolinska-Schläfrigkeitsskala (KSS) Schläfrigkeitswert. Als besonders schläfrigkeitssensitiv erwiesen sich die Merkmalsfamilien der Cepstrum-Koeffizienten, Formantbandbreiten, Intensitäten und spektralen Kenngrößen. Das beste multivariate Verfahren, die „support vector machine“, erreichte eine signifikante Validitätskorrelation von r=0,46 in der Vorhersage von Schläfrigkeit auf ungesehene Sprecher. This paper describes the development and validation of a phonetic–acoustic measurement procedure for a speech-based detection of sleepiness. The advantages of this automatic real-time approach are that obtaining speech data is unobtrusive and free from sensor application and calibration efforts. The chosen measurement process follows the speech-adapted steps of pattern recognition: (1) recording speech, (2) computation of 170 features describing prosody, articulation, and voice quality, (3) machine learning, and (4) evaluation. In a sleep deprivation study, a total of 380 simulated driver assistance samples (n=32; 8:00 p.m.–4:00 a.m.) were recorded. One self and two observer assessments were used to obtain a Karolinska Sleepiness Scale (KSS) value, which served as an external validation reference. Features that proved to be especially sensitive to sleepiness are cepstral coefficients, formant bandwidth, intensity, and spectral measures. The best machine learning method, the support vector machine (SVM), achieved a significant validation correlation of r=0.46 in predicting sleepiness on unseen speakers.

NTM Zeitschrift für Geschichte der Wissenschaften, Technik und Medizin, 2008

A Workshop in Concert, 2024

2018

Im Physikunterricht und in der universitären Lehre können Experimente den starren Frontalunterricht auflockern und theoretische Lehrinhalte um visuelle, akustische und haptische Eindrücke ergänzen. In der Lehre der Akustik und Schwingungslehre sind für die meisten Versuche besondere Messumgebungen, -aufbauten und -geräte erforderlich, die vielerorts nicht verfügbar sind oder aus Zeitmangel werden die Versuche doch nicht durchgeführt. Mit dem Einsatz computergestützter Simulationen wie der Finite Elemente Methode (FEM) können viele dieser Experimente digital nachgestellt werden und dabei Zeit und Geld im Vergleich zu realen Versuchen gespart werden, wenngleich verständlicherweise das digitale Experiment allein aufgrund der fehlenden Haptik und akustischen Eindrücke nicht als adäquater Ersatz gesehen werden kann. Dennoch eröffnen sich mit der Möglichkeit, Strukturschwingungen oder Schalldrücke in den Simulationen zu visualisieren und den Versuch digital mit wenigen Klicks zu modifizie...

Annalen der Physik

Art Education Research No. 3/2011, 2011

Die Materialien zum Selbststudium sind mit dem Ziel konzipiert, eine Diskussions-und Wissensbasis zu den Themen Queer und Do it yourself im Kunstunterricht zur Verfügung zu stellen. Sie beschäftigen sich mit ausgewählten Grundlagentexten und -themen in Bezug auf Geschlechtszugehörigkeiten und -kategorien, ihre Konstruiertheit und Dekonstruktion sowie ihr Sichtbarwerden. Die Texte besprechen Begriffe und Konzepte um "queer theory" wie Sex und Gender, Performativität und Repräsentation und führen in die queere Kritik von Binarität, Heteronormativität und Normalität ein. Dabei werden auch Fragen der Diskriminierung, z. B. von Sexismus als Form von Gewalt in der Sprache, aufgeworfen. Nicht beabsichtigt (und auch nicht zu leisten) ist eine umfassende Darstellung der Theorie und ihrer Anwendungen; wir haben uns dementsprechend für eine exemplarische Vorgehensweise entschieden und hoffen darauf, dass die Beispiele Lust zum Weiterlesen machen.