OpenSMILE - Versionsgeschichte

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kat.

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	'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] Software zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. „SMILE“ steht für „Speech & Music Interpretation by Large-space Extraction“. Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer Open-Source-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.		'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] [[Software]] zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. „SMILE“ steht für „Speech & Music Interpretation by Large-space Extraction“. Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer Open-Source-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.

	== Anwendungsgebiete ==		== Anwendungsgebiete ==
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	[[Kategorie:~~Software (Thema)~~]]		[[Kategorie:Audiosoftware]]

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	[[Kategorie:Software]]		[[Kategorie:Software (Thema)]]

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	openSMILE wird sowohl in der akademischen Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen eingesetzt, um Sprach- und Musiksignale in [[Echtzeit]] automatisiert zu analysieren. Im Gegensatz zur [[Spracherkennung\|automatischen Spracherkennung]], welche den gesprochenen Inhalt aus einem Sprachsignal extrahiert, erkennt openSMILE die Charakteristik eines Sprach- oder Musiksegments. Beispiele für Charakteristiken in der menschlichen Sprache sind [[Emotion]],<ref>B. Schuller, B. Vlasenko, F. Eyben, M. Wöllmer, A. Stuhlsatz, A. Wendemuth, G. Rigoll, „[http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2015/Schuller_ACII2015_2015.pdf Cross-Corpus Acoustic Emotion Recognition: Variances and Strategies (Extended Abstract)],“ in Proc. of ACII 2015, Xi’an, China, invited for the Special Session on Most Influential Articles in IEEE Transactions on Affective Computing.</ref> Alter, Geschlecht und Persönlichkeit des Sprechers, sowie Sprecherzustände wie [[Depression]], Trunkenheit oder krankhafte Beeinträchtigungen der Stimme. Die Software beinhaltet außerdem Musik-Klassifikations-Technologien zur Erkennung von Stimmung, [[Refrain]]-Segmenten, [[Tonart]], [[Akkord]]en, [[Tempo (Musik)\|Tempo]], [[Taktart]], [[Tanzstil]] und [[Genre]].		openSMILE wird sowohl in der akademischen Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen eingesetzt, um Sprach- und Musiksignale in [[Echtzeit]] automatisiert zu analysieren. Im Gegensatz zur [[Spracherkennung\|automatischen Spracherkennung]], welche den gesprochenen Inhalt aus einem Sprachsignal extrahiert, erkennt openSMILE die Charakteristik eines Sprach- oder Musiksegments. Beispiele für Charakteristiken in der menschlichen Sprache sind [[Emotion]],<ref>B. Schuller, B. Vlasenko, F. Eyben, M. Wöllmer, A. Stuhlsatz, A. Wendemuth, G. Rigoll, „[http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2015/Schuller_ACII2015_2015.pdf Cross-Corpus Acoustic Emotion Recognition: Variances and Strategies (Extended Abstract)],“ in Proc. of ACII 2015, Xi’an, China, invited for the Special Session on Most Influential Articles in IEEE Transactions on Affective Computing.</ref> Alter, Geschlecht und Persönlichkeit des Sprechers, sowie Sprecherzustände wie [[Depression]], Trunkenheit oder krankhafte Beeinträchtigungen der Stimme. Die Software beinhaltet außerdem Musik-Klassifikations-Technologien zur Erkennung von Stimmung, [[Refrain]]-Segmenten, [[Tonart]], [[Akkord]]en, [[Tempo (Musik)\|Tempo]], [[Taktart]], [[Tanzstil]] und [[Genre]].

	Das openSMILE-Toolkit dient als [[Benchmark]] für viele Forschungswettbewerbe wie Interspeech ComParE<ref>B. Schuller, S. Steidl, A. Batliner, J. Hirschberg, J. K. Burgoon, A. Elkins, Y. Zhang, E. Coutinho: „{{Webarchiv \|url=http://emotion-research.net/sigs/speech-sig/is16-compare \|text=The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge: Deception & Sincerity \|wayback=20170609195546 \|archiv-bot=2019-05-05 07:13:35 InternetArchiveBot}}“, Proceedings INTERSPEECH 2016, ISCA, San Francisco, USA, 2016.</ref>, AVEC,<ref>F. Ringeval, B. Schuller, M. Valstar, R. Cowie, M. Pantic,“[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/AVEC_2015_challenge.pdf AVEC 2015 – The 5th International Audio/Visual Emotion Challenge and Workshop],” in Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, MM 2015, (Brisbane, Australia), ACM, October 2015.</ref> MediaEval<ref>M. Eskevich, R. Aly, D. Racca, R. Ordelman, S. Chen, G. J. Jones, „[http://doras.dcu.ie/20386/1/SearchAndHyperlinkingOverview2014.pdf The search and hyperlinking task at MediaEval 2014]“.</ref> und EmotiW.<ref>F. Ringeval, S. Amiriparian, F. Eyben, K. Scherer, B. Schuller, “[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/ICMI14.pdf Emotion Recognition in the Wild: Incorporating Voice and Lip Activity in Multimodal Decision-Level Fusion],” in Proceedings of the ICMI 2014 EmotiW – Emotion Recognition In The Wild Challenge and Workshop (EmotiW 2014), Satellite of the 16th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2014), (Istanbul, Turkey), S. 473–480, ACM, November 2014.</ref>		Das openSMILE-Toolkit dient als [[Benchmark]] für viele Forschungswettbewerbe wie Interspeech ComParE<ref>B. Schuller, S. Steidl, A. Batliner, J. Hirschberg, J. K. Burgoon, A. Elkins, Y. Zhang, E. Coutinho: „{{Webarchiv \|url=http://emotion-research.net/sigs/speech-sig/is16-compare \|text=The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge: Deception & Sincerity \|wayback=20170609195546 \|archiv-bot=2019-05-05 07:13:35 InternetArchiveBot}}“, Proceedings INTERSPEECH 2016, ISCA, San Francisco, USA, 2016.</ref>, AVEC,<ref>F. Ringeval, B. Schuller, M. Valstar, R. Cowie, M. Pantic,“{{Webarchiv\|url=https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/AVEC_2015_challenge.pdf \|wayback=20170409201906 \|text=AVEC 2015 – The 5th International Audio/Visual Emotion Challenge and Workshop \|archiv-bot=2024-04-04 22:43:46 InternetArchiveBot }},” in Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, MM 2015, (Brisbane, Australia), ACM, October 2015.</ref> MediaEval<ref>M. Eskevich, R. Aly, D. Racca, R. Ordelman, S. Chen, G. J. Jones, „[http://doras.dcu.ie/20386/1/SearchAndHyperlinkingOverview2014.pdf The search and hyperlinking task at MediaEval 2014]“.</ref> und EmotiW.<ref>F. Ringeval, S. Amiriparian, F. Eyben, K. Scherer, B. Schuller, “{{Webarchiv\|url=https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/ICMI14.pdf \|wayback=20180617165120 \|text=Emotion Recognition in the Wild: Incorporating Voice and Lip Activity in Multimodal Decision-Level Fusion \|archiv-bot=2024-04-04 22:43:46 InternetArchiveBot }},” in Proceedings of the ICMI 2014 EmotiW – Emotion Recognition In The Wild Challenge and Workshop (EmotiW 2014), Satellite of the 16th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2014), (Istanbul, Turkey), S. 473–480, ACM, November 2014.</ref>

	== Geschichte ==		== Geschichte ==

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	'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] Software zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. ~~"SMILE"~~ steht für ~~"Speech~~ & Music Interpretation by Large-space ~~Extraction"~~. Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer Open-Source-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.		'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] Software zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. „SMILE“ steht für „Speech & Music Interpretation by Large-space Extraction“. Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer Open-Source-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.

	== Anwendungsgebiete ==		== Anwendungsgebiete ==
	openSMILE wird sowohl in der akademischen Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen eingesetzt, um Sprach- und Musiksignale in [[Echtzeit]] automatisiert zu analysieren. Im Gegensatz zur [[Spracherkennung\|automatischen Spracherkennung]], welche den gesprochenen Inhalt aus einem Sprachsignal extrahiert, erkennt openSMILE die Charakteristik eines Sprach- oder Musiksegments. Beispiele für Charakteristiken in der menschlichen Sprache sind [[Emotion]],<ref>B. Schuller, B. Vlasenko, F. Eyben, M. Wöllmer, A. Stuhlsatz, A. Wendemuth, G. Rigoll, „[http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2015/Schuller_ACII2015_2015.pdf Cross-Corpus Acoustic Emotion Recognition: Variances and Strategies (Extended Abstract)],“ in Proc. of ACII 2015, ~~Xi'an~~, China, invited for the Special Session on Most Influential Articles in IEEE Transactions on Affective Computing.</ref> Alter, Geschlecht und Persönlichkeit des Sprechers, sowie Sprecherzustände wie [[Depression]], Trunkenheit oder krankhafte Beeinträchtigungen der Stimme. Die Software beinhaltet außerdem Musik-Klassifikations-Technologien zur Erkennung von Stimmung, [[Refrain]]-Segmenten, [[Tonart]], [[Akkord]]en, [[Tempo (Musik)\|Tempo]], [[Taktart]], [[Tanzstil]] und [[Genre]].		openSMILE wird sowohl in der akademischen Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen eingesetzt, um Sprach- und Musiksignale in [[Echtzeit]] automatisiert zu analysieren. Im Gegensatz zur [[Spracherkennung\|automatischen Spracherkennung]], welche den gesprochenen Inhalt aus einem Sprachsignal extrahiert, erkennt openSMILE die Charakteristik eines Sprach- oder Musiksegments. Beispiele für Charakteristiken in der menschlichen Sprache sind [[Emotion]],<ref>B. Schuller, B. Vlasenko, F. Eyben, M. Wöllmer, A. Stuhlsatz, A. Wendemuth, G. Rigoll, „[http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2015/Schuller_ACII2015_2015.pdf Cross-Corpus Acoustic Emotion Recognition: Variances and Strategies (Extended Abstract)],“ in Proc. of ACII 2015, Xi’an, China, invited for the Special Session on Most Influential Articles in IEEE Transactions on Affective Computing.</ref> Alter, Geschlecht und Persönlichkeit des Sprechers, sowie Sprecherzustände wie [[Depression]], Trunkenheit oder krankhafte Beeinträchtigungen der Stimme. Die Software beinhaltet außerdem Musik-Klassifikations-Technologien zur Erkennung von Stimmung, [[Refrain]]-Segmenten, [[Tonart]], [[Akkord]]en, [[Tempo (Musik)\|Tempo]], [[Taktart]], [[Tanzstil]] und [[Genre]].

	Das openSMILE-Toolkit dient als [[Benchmark]] für viele Forschungswettbewerbe wie Interspeech ComParE<ref>B. Schuller, S. Steidl, A. Batliner, J. Hirschberg, J. K. Burgoon, A. Elkins, Y. Zhang, E. Coutinho: „{{Webarchiv \|url=http://emotion-research.net/sigs/speech-sig/is16-compare \|text=The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge: Deception & Sincerity \|wayback=20170609195546 \|archiv-bot=2019-05-05 07:13:35 InternetArchiveBot}}“, Proceedings INTERSPEECH 2016, ISCA, San Francisco, USA, 2016.</ref>, AVEC,<ref>F. Ringeval, B. Schuller, M. Valstar, R. Cowie, M. Pantic,“[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/AVEC_2015_challenge.pdf AVEC 2015 – The 5th International Audio/Visual Emotion Challenge and Workshop],” in Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, MM 2015, (Brisbane, Australia), ACM, October 2015.</ref> MediaEval<ref>M. Eskevich, R. Aly, D. Racca, R. Ordelman, S. Chen, G. J. Jones, „[http://doras.dcu.ie/20386/1/SearchAndHyperlinkingOverview2014.pdf The search and hyperlinking task at MediaEval 2014]“.</ref> und EmotiW.<ref>F. Ringeval, S. Amiriparian, F. Eyben, K. Scherer, B. Schuller, “[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/ICMI14.pdf Emotion Recognition in the Wild: Incorporating Voice and Lip Activity in Multimodal Decision-Level Fusion],” in Proceedings of the ICMI 2014 EmotiW – Emotion Recognition In The Wild Challenge and Workshop (EmotiW 2014), Satellite of the 16th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2014), (Istanbul, Turkey), S. 473–480, ACM, November 2014.</ref>		Das openSMILE-Toolkit dient als [[Benchmark]] für viele Forschungswettbewerbe wie Interspeech ComParE<ref>B. Schuller, S. Steidl, A. Batliner, J. Hirschberg, J. K. Burgoon, A. Elkins, Y. Zhang, E. Coutinho: „{{Webarchiv \|url=http://emotion-research.net/sigs/speech-sig/is16-compare \|text=The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge: Deception & Sincerity \|wayback=20170609195546 \|archiv-bot=2019-05-05 07:13:35 InternetArchiveBot}}“, Proceedings INTERSPEECH 2016, ISCA, San Francisco, USA, 2016.</ref>, AVEC,<ref>F. Ringeval, B. Schuller, M. Valstar, R. Cowie, M. Pantic,“[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/AVEC_2015_challenge.pdf AVEC 2015 – The 5th International Audio/Visual Emotion Challenge and Workshop],” in Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, MM 2015, (Brisbane, Australia), ACM, October 2015.</ref> MediaEval<ref>M. Eskevich, R. Aly, D. Racca, R. Ordelman, S. Chen, G. J. Jones, „[http://doras.dcu.ie/20386/1/SearchAndHyperlinkingOverview2014.pdf The search and hyperlinking task at MediaEval 2014]“.</ref> und EmotiW.<ref>F. Ringeval, S. Amiriparian, F. Eyben, K. Scherer, B. Schuller, “[https://diuf.unifr.ch/diva/recola/data/ICMI14.pdf Emotion Recognition in the Wild: Incorporating Voice and Lip Activity in Multimodal Decision-Level Fusion],” in Proceedings of the ICMI 2014 EmotiW – Emotion Recognition In The Wild Challenge and Workshop (EmotiW 2014), Satellite of the 16th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2014), (Istanbul, Turkey), S. 473–480, ACM, November 2014.</ref>
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	Das openSMILE-Projekt wurde 2008 an der [[Technische Universität München\|Technischen Universität München]] im Rahmen des EU-Forschungsprojekts SEMAINE von Florian Eyben, Martin Wöllmer und [[Björn Schuller]] gestartet. Ziel des SEMAINE-Projekts war die Entwicklung eines [[Virtueller Agent\|virtuellen Agenten]] mit emotionaler und [[Soziale Intelligenz\|sozialer Intelligenz]]. In diesem System wurde openSMILE für die Echtzeit-Analyse von Sprache und Emotion verwendet. In der finalen Veröffentlichung von SEMAINE kommt die openSMILE-Version 1.0.1 zum Einsatz.		Das openSMILE-Projekt wurde 2008 an der [[Technische Universität München\|Technischen Universität München]] im Rahmen des EU-Forschungsprojekts SEMAINE von Florian Eyben, Martin Wöllmer und [[Björn Schuller]] gestartet. Ziel des SEMAINE-Projekts war die Entwicklung eines [[Virtueller Agent\|virtuellen Agenten]] mit emotionaler und [[Soziale Intelligenz\|sozialer Intelligenz]]. In diesem System wurde openSMILE für die Echtzeit-Analyse von Sprache und Emotion verwendet. In der finalen Veröffentlichung von SEMAINE kommt die openSMILE-Version 1.0.1 zum Einsatz.

	Im Jahr 2009 wurde basierend auf openSMILE das erste quelloffene Emotionserkennungs-Toolkit (openEAR) veröffentlicht. ~~"EAR"~~ steht dabei für ~~"Emotion~~ and Affect ~~Recognition"~~.		Im Jahr 2009 wurde basierend auf openSMILE das erste quelloffene Emotionserkennungs-Toolkit (openEAR) veröffentlicht. „EAR“ steht dabei für „Emotion and Affect Recognition“.

	2010 wurde die openSMILE-Version 1.0.1 auf der ''[[ACM Multimedia\|ACM-Multimedia]] Open-Source Software Challenge'' vorgestellt und ausgezeichnet.		2010 wurde die openSMILE-Version 1.0.1 auf der ''[[ACM Multimedia\|ACM-Multimedia]] Open-Source Software Challenge'' vorgestellt und ausgezeichnet.

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	* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C Google Scholar Seite zu openEAR]		* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C Google Scholar Seite zu openEAR]
	* [http://uepo.de/2017/02/16/viel-mehr-als-sprachanalyse-audeering-entwickelt-verfahren-zur-maschinellen-wahrnehmung-von-gefuehlen/ Artikel auf uepo.de]		* [http://uepo.de/2017/02/16/viel-mehr-als-sprachanalyse-audeering-entwickelt-verfahren-zur-maschinellen-wahrnehmung-von-gefuehlen/ Artikel auf uepo.de]
	* [https://www.artificialintelligenceonline.com/34725/improved-service-quality-in-call-centers-due-to-automatic-voice-analysis-by-audeering/ Artikel auf artificialintelligenceonline.com]

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==

Christoph hausner am 5. Januar 2022 um 00:20 Uhr

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Marc-André Aßbrock: BKLs aufgelöst

2021-02-27T20:39:11Z

BKLs aufgelöst

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Christoph hausner: /* Weblinks */

2020-10-28T18:58:41Z

Weblinks

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	== Weblinks ==		== Weblinks ==
	* [~~http~~://audeering.com~~/technology~~/opensmile/ openSMILE Website]		* [https://www.audeering.com/opensmile/ openSMILE Website]
	* [~~http~~://~~www.audeering~~.com/~~research-and-open-source/files~~/openSMILE~~-book-latest.pdf~~ ~~openSMILE~~ ~~book~~]		* [https://github.com/audeering/opensmile openSMILE auf GitHub]
			* [https://audeering.github.io/opensmile/ openSMILE Dokumentation]
	* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:9yKSN-GCB0IC Google Scholar Seite zu openSMILE]		* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:9yKSN-GCB0IC Google Scholar Seite zu openSMILE]
	* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C Google Scholar Seite zu openEAR]		* [http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C Google Scholar Seite zu openEAR]

Christoph hausner: Update für Version 3.0

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Update für Version 3.0

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	\|Hersteller = audEERING GmbH		\|Hersteller = audEERING GmbH
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	\|Lizenz = [[Open Source]], proprietär		\|Lizenz = [[Open Source]], proprietär
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	}}		}}

Frank C. Müller: diktion.

2020-06-15T17:33:14Z

diktion.

← Nächstältere Version		Version vom 15. Juni 2020, 18:33 Uhr
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	'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] Software zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. "SMILE" steht für "Speech & Music Interpretation by Large-space Extraction". Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer [[Open-Source]]-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.		'''openSMILE'''<ref>F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.364.5788&rep=rep1&type=pdf openSMILE – The Munich Versatile and Fast Open-Source Audio Feature Extractor]“, In Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florence, Italy, ACM, S. 1459–1462, October 2010.</ref> ist eine [[Quelloffen\|quelloffene]] Software zur automatischen Extraktion von Merkmalen aus [[Audiosignal]]en sowie zur Klassifikation von Sprach- und Musiksignalen. "SMILE" steht für "Speech & Music Interpretation by Large-space Extraction". Die Software wird vor allem im Bereich der automatischen [[Emotionserkennung]] angewendet und ist in der Affective Computing-Forschungsgemeinde weit verbreitet. Das openSMILE-Projekt existiert seit dem Jahr 2008 und wird seit 2013 von der deutschen Firma audEERING GmbH weitergeführt. openSMILE wird für Forschungszwecke und persönlichen Gebrauch im Rahmen einer Open-Source-Lizenz kostenlos angeboten. Für den kommerziellen Einsatz des Tools bietet das Unternehmen audEERING individuelle Lizenz-Optionen an.

	== Anwendungsgebiete ==		== Anwendungsgebiete ==
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	== Geschichte ==		== Geschichte ==
	Das openSMILE-Projekt wurde 2008 an der [[Technische Universität München\|Technischen Universität München]] im Rahmen des EU-Forschungsprojekts SEMAINE von Florian Eyben, Martin Wöllmer und [[Björn Schuller]] gestartet. Ziel des SEMAINE-Projekts war die Entwicklung eines [[Virtueller Agent\|virtuellen ~~Agentens~~]] mit emotionaler und [[Soziale Intelligenz\|sozialer Intelligenz]]. In diesem System wurde openSMILE für die Echtzeit-Analyse von Sprache und Emotion verwendet. In der finalen Veröffentlichung von SEMAINE kommt die openSMILE-Version 1.0.1 zum Einsatz.		Das openSMILE-Projekt wurde 2008 an der [[Technische Universität München\|Technischen Universität München]] im Rahmen des EU-Forschungsprojekts SEMAINE von Florian Eyben, Martin Wöllmer und [[Björn Schuller]] gestartet. Ziel des SEMAINE-Projekts war die Entwicklung eines [[Virtueller Agent\|virtuellen Agenten]] mit emotionaler und [[Soziale Intelligenz\|sozialer Intelligenz]]. In diesem System wurde openSMILE für die Echtzeit-Analyse von Sprache und Emotion verwendet. In der finalen Veröffentlichung von SEMAINE kommt die openSMILE-Version 1.0.1 zum Einsatz.

	Im Jahr 2009 wurde basierend auf openSMILE das erste quelloffene Emotionserkennungs-Toolkit (openEAR) veröffentlicht. "EAR" steht dabei für "Emotion and Affect Recognition".		Im Jahr 2009 wurde basierend auf openSMILE das erste quelloffene Emotionserkennungs-Toolkit (openEAR) veröffentlicht. "EAR" steht dabei für "Emotion and Affect Recognition".

	2010 wurde die openSMILE-Version 1.0.1 auf der [[ACM Multimedia\|ACM-Multimedia]] Open-Source Software Challenge vorgestellt und ausgezeichnet.		2010 wurde die openSMILE-Version 1.0.1 auf der ''[[ACM Multimedia\|ACM-Multimedia]] Open-Source Software Challenge'' vorgestellt und ausgezeichnet.

	Zwischen 2011 und 2013 wurde openSMILE von Florian Eyben und Felix Weninger im Rahmen ihrer Doktorarbeit an der ~~Technischen Universität~~ München weiterentwickelt. Die Software kam auch in dem von der EU geförderten Projekt ASC-Inclusion zum Einsatz und wurde hierfür von Erik Marchi erweitert.		Zwischen 2011 und 2013 wurde openSMILE von Florian Eyben und Felix Weninger im Rahmen ihrer Doktorarbeit an der TU München weiterentwickelt. Die Software kam auch in dem von der EU geförderten Projekt ''ASC-Inclusion'' zum Einsatz und wurde hierfür von Erik Marchi erweitert.

	Im Jahr 2013 erwarb die Firma audEERING die Rechte an der Code-Basis von der ~~Technischen Universität~~ München und die Version 2.0 wurde unter einer Open-Source-Forschungslizenz veröffentlicht.		Im Jahr 2013 erwarb die Firma audEERING die Rechte an der Code-Basis von der TU München, und die Version 2.0 wurde unter einer Open-Source-Forschungslizenz veröffentlicht.

	Bis zum Jahr 2016 wurde openSMILE mehr als 50.000 Mal ~~weltweit~~ abgerufen und hat sich als Standard-Toolkit für Emotionserkennung etabliert.		Bis zum Jahr 2016 wurde openSMILE weltweit mehr als 50.000 Mal abgerufen und hat sich als Standard-Toolkit für Emotionserkennung etabliert.

	== Auszeichnungen ==		== Auszeichnungen ==
	openSMILE wurde 2010 im Kontext der ACM Multimedia Open Source Competition ausgezeichnet. Das ~~Software-~~Tool wird in vielen wissenschaftlichen Publikationen zum Thema automatische Emotionserkennung eingesetzt. openSMILE und die Erweiterung openEAR wurden in über ~~1000~~ wissenschaftlichen Publikationen zitiert<ref>[http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:9yKSN-GCB0IC scholar.google.de]</ref>.<ref>[http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C scholar.google.de]</ref>		openSMILE wurde 2010 im Kontext der ''ACM Multimedia Open Source Competition'' ausgezeichnet. Das Tool wird in vielen wissenschaftlichen Publikationen zum Thema automatische Emotionserkennung eingesetzt. openSMILE und die Erweiterung openEAR wurden in über tausend wissenschaftlichen Publikationen zitiert<ref>[http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:9yKSN-GCB0IC scholar.google.de]</ref>.<ref>[http://scholar.google.de/citations?view_op=view_citation&hl=de&user=72yq_tkAAAAJ&citation_for_view=72yq_tkAAAAJ:u5HHmVD_uO8C scholar.google.de]</ref>

	== Weblinks ==		== Weblinks ==