Stimm-Anonymisierung für Forschungs-Datensätze einer Wiener Sprachklinik
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst einen synthetischen Test-Korpus von rund 200 Sprecher:innen (anonyme akademische Daten, simulierte Stimmstörungs-Marker) mit jeweils 2 Minuten Aufnahme. Implementiere eine Anonymisierungs-Pipeline mit Voice-Conversion (z. B. McAdams oder einem neuronalen Voice-Conversion-Modell) und evaluiere (1) Anonymisierungs-Stärke über ein automatisches Speaker-Verification-System (geringe Equal Error Rate ist schlecht für die Privacy), (2) Erhalt der akustischen Marker (Jitter, Shimmer, Harmonic-to-Noise-Ratio) gegenüber dem Original. Liefere die Pipeline, eine Auswertungstabelle und ein 3-seitiges Memo für die Ethik-Kommission.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Baue eine Stimm-Anonymisierungs-Pipeline, die Speaker-Verification messbar erschwert und krankheits-relevante akustische Marker erhält.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Voice-Conversion-Verfahren als Privacy-Mechanismus anwenden
- Privacy- und Utility-Trade-offs quantitativ messen
- Speaker-Verification als Privacy-Angriffsmodell verstehen
- Ethische Trade-offs für eine Forschungs-Veröffentlichung dokumentieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMaschinelles-Lernen-Forscher:in
Privacy-Mechanismen quantitativ gegen Angriffs-Modelle zu evaluieren und ehrlich zu dokumentieren ist Forschungs-Tagesarbeit in Sprach- und Privacy-Laboren.
Dieses Projekt schärft
- voice-conversion
- privacy
- evaluation
KI-Sicherheits-Forscher:in
Angriffs-Modelle als Bewertungsmaßstab für Schutzmechanismen einzusetzen ist Kerntagesarbeit in AI-Safety- und Privacy-Engineering-Rollen.
Dieses Projekt schärft
- privacy
- evaluation
- speech-processing
NLP-Ingenieur:in
Sprach-Verarbeitungs-Pipelines mit klinischer Validität zu bauen ist NLP-Arbeit in regulierten Forschungs- und Gesundheits-Settings.
Dieses Projekt schärft
- speech-processing
- audio-processing
- python
Noch eine Sache