Olga Egorow
M.Sc. Olga Egorow
Lehrstuhl Kognitive Systeme
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Lebenslauf
| Seit 03/2015 | Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl Kognitive Systeme |
| 01/2015 | Master of Science in Informatik Titel der Masterarbeit: Automatic Localisation of Filled Pauses in the LAST MINUTE Corpus |
| 08/2012 - 08/2014 mit Unterbrechungen |
Wiss. Hilfskraft am Lehrstuhl Kognitive Systeme |
| 06/2012 | Bachelor of Science in Informatik |
| 10/2008 | Beginn des Studiums der Informatik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg |
| 07/2008 | Abitur am Agricolagymnasium Hohenmölsen |
Forschungsinteressen
Emotionserkennung, Nutzerzustandserkennung, Verhaltensmodellierung, Künstliche Intelligenz
Lehrveranstaltungen
Sommersemster: Digital Information Processing (Lab), Mustererkennung I (Tutorium)
Wintersemester: Technische Kognitive Systeme (Übung)
Sonstiges
2020
Buchbeitrag
Machine learning-assisted affect labelling of speech data
Requardt, Alicia Flores; Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2020 - Tagungsband der 31. Konferenz Magdeburg : Magdeburg, 4.-6. März 2020: Tagungsband der 31. Konferenz Magdeburg : Magdeburg, 4.-6. März 2020/ Konferenz "Elektronische Sprachsignalverarbeitung" - Dresden: TUDpress . - 2020, S. 199-205 - (Studientexte zur Sprachkommunikation; 95)
Dissertation
Accessing the interlocutor - recognition of interaction-related interlocutor states in multiple modalities
Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas; Diedrich, Christian
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2020, I, xv, 143 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 117-143][Literaturverzeichnis: Seite 117-143]
2019
Buchbeitrag
Anticipating the user - acoustic disposition recognition in intelligent interactions
Böck, Ronald; Egorow, Olga; Höbel-Müller, Juliane; Requardt, Alicia Flores; Siegert, Ingo; Wendemuth, Andreas
In: Innovations in big data mining and embedded knowledge - Cham, Switzerland: Springer, 2019; Esposito, Anna . - 2019, S. 203-233 - (Intelligent systems reference library; volume 159)
Employing Bottleneck and convolutional features for speech-based physical load detection on limited data amounts
Egorow, Olga; Mrech, Tarik; Weißkirchen, Norman; Wendemuth, Andreas
In: Interspeech 2019: 15-19 September 2019, Graz - International Speech and Communication Association, 2019; Kubin, Gernot . - 2019, S. 1666-1670[Interspeech 2019, Graz, 15-19 September 2019]
Begutachteter Zeitschriftenartikel
On emotions as features for speech overlaps classification
Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: IEEE transactions on affective computing/ Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY: IEEE, 2010 . - 2019[Online first]
2018
Buchbeitrag
Improving emotion recognition performance by random-forest-based feature selection
Egorow, Olga; Siegert, Ingo; Wendemuth, Andreas
In: Speech and computer: 20th International Conference, SPECOM 2018, Leipzig, Germany, September 18-22, 2018 : proceedings/ SPECOM - Cham: Springer, 2018 . - 2018, S. 134-144 - (Lecture notes in computer science; 11096; Lecture notes in artificial intelligence)[Konferenz: 20th International Conference Speech and Computer, SPECOM 2018, Leipzig, Germany, September 18-22, 2018]
Acoustic detection of consecutive stages of spoken interaction based on speaker-group specific features
Böck, Ronald; Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2018: Tagungsband der 29. Konferenz, Ulm, 7.-9. März 2018/ Konferenz "Elektronische Sprachsignalverarbeitung" - Dresden: TUDpress, 2018; Berton, André . - 2018, S. 247-254[Konferenz: 29. Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2018, Ulm, 7. - 10. März; Literaturverzeichnis: Seite 252-254]
Voice Assistant Conversation Corpus (VACC) - a multi-scenario dataset for addressee detection in human-computer-interaction using Amazon's ALEXA
Siegert, Ingo; Krüger, Julia; Egorow, Olga; Nietzold, Jannik; Heinemann, Ralph; Lotz, Alicia Flores
In: Proceedings of the LREC 2018 Workshop LB-ILR2018 and MMC2018 Joint Workshop, 7 May 2018, Miyazaki, Japan - Paris: European Language Resources Association, ELRA, 2018; Koiso, Hanae . - 2018, S. 51-54[Workshop: LREC 2018 Workshop LB-ILR2018 and MMC2018 Joint Workshop, Miyazaki, Japan, 7 May 2018]
Utilizing psychoacoustic modeling to improve speech-based emotion recognition
Siegert, Ingo; Lotz, Alicia Flores; Egorow, Olga; Wolff, Susann
In: Speech and computer: 20th International Conference, SPECOM 2018, Leipzig, Germany, September 18-22, 2018 : proceedings/ SPECOM - Cham: Springer, 2018 . - 2018, S. 625-635 - (Lecture notes in computer science; 11096; Lecture notes in artificial intelligence)[Konferenz: 20th International Conference Speech and Computer, SPECOM 2018, Leipzig, Germany, September 18-22, 2018]
2017
Buchbeitrag
Accelerating manual annotation of filled pauses by automatic pre-selection
Egorow, Olga; Lotz, Alicia Flores; Siegert, Ingo; Böck, Ronald; Krüger, Julia; Wendemuth, Andreas
In: 2017 International Conference on Companion Technology (ICCT): 11-13 Sept. 2017/ International Conference on Companion Technology - [Piscataway, NJ]: IEEE, 2017; International Conference on Companion Technology (2.:2017) . - 2017, insges. 6 S.[Konferenz: 2017 International Conference on Companion Technology (ICCT), Ulm, Germany, 11.-13. September 2017]
Improving speech-based emotion recognition by using psychoacoustic modeling and analysis-by-synthesis
Siegert, Ingo; Lotz, Alicia Flores; Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: Speech and Computer: 19th International Conference, SPECOM 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings - Cham: Springer, 2017; Potapova, Rodmonga . - 2017, S. 445-455 - (Lecture Notes in Computer Science; 10458)[Konferenz: 19th International Conference Speech and Computer, SPECOM 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017]
Emotional features for speech overlaps classification
Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: INTERSPEECH 2017: 20-24 August 2017, Stockholm - International Speech and Communication Association, 2017; Lacerda, Francisco . - 2017, S. 2356-2360[Session: Social signals, styles, and interaction; Kongress: INTERSPEECH 2017, Stockholm, 20-14 August 2017]
Speaker-group specific acoustic differences in consecutive stages of spoken interaction
Böck, Ronald; Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2017: Tagungsband der 28. Konferenz Saarbrücken, 15. - 17. März 2017 / Jürgen Trouvain ; Ingmar Steiner und Bern Möbius (Hrsg.): Tagungsband der 28. Konferenz Saarbrücken, 15. - 17. März 2017 - Dresden: TUDpress Verlag der Wissenschaften GmbH, 2017; Trouvain, Jürgen . - 2017, S. 211-218[Kongress: 28. Konferenz Elektronische Sprachsignalverarbeitung, Saarbrücken, 15. - 17. März, 2017]
Comparative study on normalisation in emotion recognition from speech
Böck, Ronald; Egorow, Olga; Siegert, Ingo; Wendemuth, Andreas
In: Intelligent human computer interaction / IHCI , 2017 - Cham : Springer ; Horain, Patrick, S. 189-201 - (Lecture Notes in Computer Science; 10688)
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Prediction of user satisfaction in naturalistic human-computer interaction
Egorow, Olga; Siegert, Ingo; Wendemuth, Andreas
In: Kognitive Systeme - Duisburg: DuEPublico, Duisburg-Essen Publication Online, Universität Duisburg-Essen, 2013 . - 2017, 1, insges. 9 S.
2016
Buchbeitrag
Modellierung von Verhaltens- und Handlungsintentionsverläufen aus multimodalen 3D-Daten
Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: 3D SENSATION - transdisziplinäre Perspektiven: innteract conference - Chemnitz: Verlag aw&l Wissenschaft und Praxis, 2016 . - 2016, S. 88-89[Kongress: Innteract conference 2016, Chemnitz, 23. - 24. Juni, 2016]
Detection of challenging dialogue stages using acoustic signals and biosignals
Egorow, Olga; Wendemuth, Andreas
In: WSCG 2016: 24th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, WSCG 2016, Plzen, Czech Republic, May 30 - June 3, 2016 ; short paper proceedings - Plzen: Vaclav Skala - Union Agency, 2016; Skala, Vaclav . - 2016, S. 137-143[Konferenz: 24th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, WSCG 2016, Plzen, Czech Republic, May 30 - June 3, 2016]
Akustische Marker für eine verbesserte Situations- und Intentionserkennung von technischen Assistenzsystemen
Siegert, Ingo; Lotz, Alicia Flores; Egorow, Olga; Böck, Ronald; Schega, Lutz; Tornow, Michael; Thiers, Angelina; Wendemuth, Andreas
In: Technische Unterstützungssysteme, die die Menschen wirklich wollen: Zweite Transdisziplinäre Konferenz : Hamburg 2016 - Hamburg: Laboratorium Fertigungstechnik, smartASSIST, Helmut Schmidt Universität$, S. 465-474[Kongress: 2. Transdisziplinäre Konferenz "Technische Unterstützungssysteme, die die Menschen wirklich wollen", Hamburg, 2016]
2014
Artikel in Kongressband
Application of image processing methods to filled pauses detection from spontaneous speech
Prylipko, Dmytro; Egorow, O.; Siegert, Ingo; Wendemuth, Andreas
In: 15th annual conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH: Singapore, 14 - 18 September 2014 - International Speech and Communication Association, S. 1816-1820Kongress: INTERSPEECH 15 (Singapore : 2014.09.14-18)
Ich habe die folgenden studentischen Arbeiten betreut:
Rupesh Durgesh - Dreams for Robots
Non-technical project, 2016.
Tarik Mrech - Detektion von physischen Belastungszuständen aus Sprache
Masterarbeit, 2018.
Abgeschlossene Projekte
MOD-3D (in 3Dsensation) Modellierung von Verhaltens- und Handlungsintentionsverläufen aus multimodalen 3D-Daten (Verlängerung)
Laufzeit: 01.01.2018 bis 31.12.2019
In immer mehr Bereichen des täglichen Lebens werden technische Systeme eingesetzt, wodurch auch immer mehr Menschen mit solchen Systemen interagieren müssen - ob im Bereich der Mobilität im Rahmen von Fahrerassistenzsystemen oder im Bereich der Gesundheit und Pflege, zum Beispiel beim betreuten Wohnen. Eine solche Interaktion kann vor allem bei älteren und weniger versierten Nutzern Probleme verursachen. Um diese Nutzergruppen zu unterstützen, ist es notwendig, die Interaktion adaptiv, antizipatorisch und nutzerzentriert zu gestalten. Ein wichtiger Schritt in Richtung solcher Systeme ist die Erkennung und die dafür notwendige Modellierung des aktuellen Nutzerzustandes. In Projekt MOD3D werden drei verschiedene Nutzerzustände bzw. Verhaltenskategorien auf Grundlage von multimodalen Daten untersucht: Überforderung, Zufriedenheit und Kooperativität. Um die spätere praktische Verwendbarkeit zu gewährleisten, werden die Untersuchungen an natürlichen Interaktionsdaten durchgeführt, die in anwendungsnahen Szenarien unter natürlichen Bedingungen aufgenommen wurden.
SFB / Transregio 62: Situationsbezogene Erkennung anwendungsrelevanter Dispositionskategorien aus gesprochener Sprache
Laufzeit: 31.12.2012 bis 31.12.2016
Die Emotionen des Benutzers sind aus seinen sprachlichen Äußerungen zu klassifizieren. Dazu werden für den Mensch-Maschine-Dialog relevante Emotionsklassen gebildet. Zum einen werden sprachliche subsymbolische und biologienahe Merkmale klassifiziert, zum zweiten wird prosodische automatische Spracherkennung zur Emotionserkennung und -unter Nutzung des semantischen Inhalts zur weiterführenden Intentionserkennung genutzt. Frühe wie auch späte Fusion beider Ansätze wird durchgeführt. Experimentelle Provokation von emotionaler Sprache wird untersucht und Emotionsannotierte Datenbanken werden generiert.
folgende Publikationen sind akzeptiert aber noch nicht veröffentlicht
