Stimm-Anonymisierung für Forschungs-Datensätze einer Wiener Sprachklinik
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine Voice-Conversion-Pipeline zur Anonymisierung eines Sprachkorpus, evaluiere Privacy und akustische Marker und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
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.
Speech Recognition and Spoken Language Processing
Master · Ai Ml
Fit score: 1
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