Schuller organisiert seit über einem Jahrzehnt die INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge — jährliche Benchmarks zu Emotion, Aufrichtigkeit, Muttersprache, Depression und anderen paralinguistischen Kategorien, die sprachbasierte Systeme entweder erfassen oder verfehlen. Sein openSMILE-Feature-Extractor ist das Toolkit, auf dem ein großer Teil der akademischen Forschung zu affektiver gesprochener Sprache noch immer läuft, und sein Publikationsverzeichnis deckt die Seite der Evaluationsmethodik dieses Teilfelds seit seinen modernen Anfängen ab. Für ai100, während AI-Engines von text-only-Schnittstellen in Voice-Mode-Produkte übergehen, ist dies die Literatur, die bereits ausgearbeitet hat, welche paralinguistischen Signale relevant sind, welche zuverlässig gemessen werden können und welche sich automatisierter Evaluation weiterhin entziehen.

Lesenswert, wenn
man Verhalten von Sprachmodellen im Voice Mode evaluieren muss und Methodik dafür will, zu messen, was der Sprachkanal über die wörtlichen Worte hinaus trägt.
Themen
Evaluation in Computational Paralinguistics (Emotion, Affekt, individuelle Sprechermerkmale); Werkkomplex der INTERSPEECH challenges; Feature-Extraktion für affektive gesprochene Sprache (openSMILE).
Zentrale Arbeiten
Organisation der INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge (jährlich, seit 2009); openSMILE Open-Source-Feature-Extractor (laufend); Publikationen zu affektiver Sprachverarbeitung von Imperial und TU Munich.