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Johanna Kuch M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Lehrstuhl für Menschzentrierte Künstliche Intelligenz
Telefon: +49 821 598 - 2345
E-Mail:
Raum: 2039 (N)
Sprechzeiten: nach Vereinbarung
Adresse: Universit?tsstra?e 6a, 86159 Augsburg

Themen für Abschlussarbeiten

Folgende Themen betreue ich gerne im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit.

Der inhaltliche Schwerpunkt kann dabei angepasst werden, sodass Interessen und Kompetenzen der Studierenden optimal abgedeckt werden.

Auch eigene Themenvorschl?ge sind willkommen.

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Innovatives Sounddesign in Human-Machine Interaction

Diese Forschungsarbeit widmet sich dem Sounddesign im breiteren Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion. Unter Betrachtung verschiedener Anwendungsbereiche sollen innovative Sounddesign-Ans?tze entwickelt und analysiert werden, wobei auch der Einsatz von Technologien wie 3D-Sound und die Schaffung einer benutzerfreundlichen Klangumgebung im Fokus stehen k?nnen.

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Gamification-Strategien für Interaktionsanreize

Die Untersuchung von Gamification-Strategien in der Mensch-Roboter-Interaktion bildet den Schwerpunkt dieser Arbeit. Unter Einbeziehung unterschiedlicher Interaktionsszenarien sollen allgemeine Erkenntnisse über die Wirksamkeit von Gamification-Elementen zur Steigerung der Benutzerbeteiligung und -motivation gewonnen werden.

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Personalisierte Sprachinteraktion in Human-Robot Interaktionsszenarien

Die Zukunft der Sprachinteraktion in Mensch-Roboter-Szenarien steht im Mittelpunkt dieser Abschlussarbeit. Durch die Anwendung von Sprachsynthese, Filter und Machine Learning sollen personalisierte Roboterstimmen entwickelt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Optimierung von Klangqualit?t, Ausdrucksf?higkeit und Anpassungsf?higkeit an individuelle Benutzerpr?ferenzen.

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Humanoid Robot Voices

Stimmen sind ein ma?gebliches Interaktionsmittel zwischen Mensch und Roboter. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Verbesserung von künstlichen Stimmen für humanoiden Roboter.

M?gliche Schwerpunkte sind die Optimierung der Klangqualit?t, Ausdrucksf?higkeit sowie Personalisierung und Anpassung der Stimmen an individuelle Benutzerpr?ferenzen. Dabei k?nnen Techniken aus Sprachsynthese, Emotional AI und Machine Learning angewendet werden. Die Roboterstimmen k?nnen in verschiedenen Anwendungsbereichen evaluiert werden.

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