Im Rahmen des Projekts entwickeln wir ein umfassendes Framework, mit dem beliebige Roboter mit hochgradig individualisierten Stimmen ausgestattet werden k?nnen. Dazu nutzen wir neuartige Human-in-the-Loop-Optimierungstechniken, um bestehende TTS-Modelle auf dem neuesten Stand der Technik zu modifizieren.

Derzeit beschr?nken sich die meisten verfügbaren Sprachframeworks in ihren Anpassungsm?glichkeiten meist auf sehr grundlegende Merkmale wie Geschlecht oder Alter. Für soziale Roboter, die sorgf?ltig konzipiert sein müssen, um Akzeptanz und Vertrauen zu f?rdern, reichen solche grundlegenden Anpassungsm?glichkeiten nicht aus. In einer Reihe von wissenschaftlichen Publikationen haben wir bereits nachgewiesen, dass unser spezifischer Ansatz, der einen detaillierten Personalisierungsprozess durch Human-in-the-Loop-Optimierungstechniken erm?glicht, für eine Vielzahl von Robotern geeignet ist. In diesem Projekt streben wir nun ein vollst?ndiges und umfassendes Softwaresystem an, das unsere L?sungen der gesamten Roboter-Community zug?nglich macht.