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An­ge­bot 255 von 345 vom 15.07.2020, 07:10

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Tech­ni­sche Uni­ver­sität Ber­lin - Fakul­tät IV - Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik / Qua­lity and Usa­bi­lity Lab

Wiss. Mit­ar­bei­ter*in (d/m/w) - Ent­gelt­gruppe 13 TV-L Ber­li­ner Hoch­schu­len

Teil­zeit­be­schäf­ti­gung ist ggf. mög­lich

Die Mehr­zahl der Sys­teme und Dienste, die die Infor­ma­tik, die Elek­tro- und die Infor­ma­ti­ons­tech­nik bereit­stel­len, rich­tet sich letzt­end­lich an mensch­li­che Nut­ze­rin­nen und Nut­zer. Für den Erfolg sol­cher Sys­teme und Dienste ist es daher uner­läss­lich, sich mit den Benut­zen­den und ihren Ver­hal­tens­wei­sen bei der Inter­ak­tion zu befas­sen. Dar­aus kön­nen Ges­tal­tungs­prin­zi­pien für Mensch-Maschine-Schnitt­stel­len abge­lei­tet und Anfor­de­run­gen an die dem Sys­tem zugrun­de­lie­gen­den Tech­no­lo­gien defi­niert wer­den. Umge­kehrt erge­ben sich aus den zur Ver­fü­gung ste­hen­den Tech­no­lo­gien aber auch neue Mög­lich­kei­ten der Schnitt­stel­len-Ges­tal­tung, und dar­aus neu­ar­tige Inter­ak­ti­ons­for­men.
Das Qua­lity and Usa­bi­lity Lab ist als Fach­ge­biet der Fakul­tät IV mit der Eva­lu­ie­rung und Ges­tal­tung sol­cher Mensch-Maschine-Inter­ak­tio­nen befasst, wobei sowohl Aspekte der mensch­li­chen Wahr­neh­mung, der tech­ni­schen Sys­teme, sowie der Ges­tal­tung der Inter­ak­tion Gegen­stand unse­rer For­schung sind.

Auf­ga­ben­be­sch­rei­bung:

Die Stelle soll For­schungs­auf­ga­ben im Bereich der Bewer­tung der Qua­li­tät von Sprach­diens­ten unter Ver­wen­dung eines Crowd­sour­cing-Ansat­zes über­neh­men. Diese For­schungs­auf­ga­ben sind von der Deut­schen For­schungs­ge­mein­schaft geför­dert. Ziel der For­schung ist es zu ana­ly­sie­ren, wie Crowd­sour­cing-basierte Expe­ri­mente zur Bewer­tung der Sprach­qua­li­tät durch­ge­führt wer­den sol­len, um valide und zuver­läs­sige Ergeb­nisse zu lie­fern, und wie die Eigen­schaf­ten der Test­teil­neh­mer*innen, der Test­um­ge­bung und des Wie­der­ga­be­sys­tems in Online-Tests ana­ly­siert wer­den kön­nen. Es soll die Frage beant­wor­tet wer­den, wel­che Unter­schiede zwi­schen Crowd­sour­cing-basier­ten Tests und Labor­tests bei der Bewer­tung von Sprach­qua­li­tät bestehen, und wie diese Unter­schiede die Ent­wick­lung von Model­len zur Vor­her­sage der instru­men­tel­len Sprach­qua­li­tät beein­flus­sen. Die Ergeb­nisse die­nen zur Eta­blie­rung von Metho­den zur Bewer­tung der Sprach­qua­li­tät durch Crowd­sour­cing, wel­che in der ITU-T-Emp­feh­lung S. 808 zusam­men­ge­fasst sind.

Zu den kon­kre­ten Auf­ga­ben zäh­len u.a.:
  • Design und Imple­men­tie­rung einer Web­platt­form zur Durch­füh­rung und Ver­wal­tung von Expe­ri­men­ten mit den erfor­der­li­chen Funk­tio­nen wie Audio­wie­der­gabe, Audio­auf­zeich­nung, Pro­to­kol­lie­rung von Benut­zer­ant­wor­ten und deren Inter­ak­tion. Die gesam­mel­ten Daten soll­ten in einer Back-End-Struk­tur gespei­chert wer­den.
  • Auf­zeich­nung von Quell-Sprach­si­gna­len sowohl im Labor als auch im Crowd­sour­cing in gro­ßem Umfang und Vor­be­rei­tung eines Sprach­da­ten­sat­zes. Ent­wick­lung eines Anruf­be­ant­wor­ters zur Auf­zeich­nung von Sprach­si­gna­len, die über ver­schie­dene Netz­werke über­tra­gen wer­den.
  • Ent­wick­lung ver­schie­de­ner Test­me­tho­den für das Scree­ning der Fähig­kei­ten und der Eig­nung der Teil­neh­mer*innen sowie der Umge­bung zur Beur­tei­lung der Sprach­qua­li­tät.
  • Ent­wurf, Durch­füh­rung und sta­tis­ti­sche Ana­lyse von empi­ri­schen labor­ba­sier­ten sowie Crowd­sour­cing-basier­ten Tests mit mensch­li­chen Teil­neh­mern*innen, um die Aus­wir­kung von Benut­zer-, Umge­bungs- und Sys­tem­ein­fluss­fak­to­ren auf die Bewer­tun­gen der Teil­neh­mer*innen zu tes­ten und die Zuver­läs­sig­keit von Scree­ning-Metho­den zu bewer­ten.
  • Ver­ar­bei­ten von Sprach­si­gna­len, die im Crowd­sour­cing-Ansatz gesam­melt wur­den und Anwen­den rele­van­ter künst­li­cher Netz­werk­ver­schlech­te­rungs­be­din­gun­gen (z. B. Hin­ter­grund­ge­räu­sche, Über­steue­rung usw.).
  • Bench­mar­king ver­schie­de­ner Modelle zur Vor­her­sage der Sprach­qua­li­tät anhand ihrer Leis­tung auf den gesam­mel­ten Crowd­sour­cing-Daten­sät­zen.
  • Pro­jekt­kom­mu­ni­ka­tion und Bericht­ers­tat­tung.
  • Ver­öf­fent­li­chung und Prä­sen­ta­tion von Pro­jekt- und For­schungs­er­geb­nis­sen in wis­sen­schaft­li­chen Zeit­schrif­ten, auf Kon­fe­ren­zen und Work­shops, sowie auf Stan­dar­di­sie­rungs­tref­fen der Study Group 12 der ITU-T.

Er­war­te­te Qua­li­fi­ka­tio­nen:

  • Erfolg­reich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Hoch­schul­stu­dium (Mas­ter, Diplom oder Äqui­va­lent) in (Tech­ni­scher) Infor­ma­tik, Elek­tro­tech­nik, Medi­en­in­for­ma­tik, Medi­en­tech­nik, oder Digi­tale Medien (oder ähn­li­cher tech­ni­scher Hin­ter­grund)
  • Ver­tiefte Kennt­nisse und prak­ti­sche Erfah­rung in einer oder meh­re­ren all­ge­mei­nen Pro­gram­mier­spra­chen (Java, C / C ++, Python usw.)
  • Fun­dierte Pro­gram­mier­kennt­nisse im Front-End (HTML5 / CSS3, JS, jQuery, JSON) UND eine Skript­spra­che für die Daten­ver­ar­bei­tung (ent­we­der MAT­LAB oder Python) sowie idea­ler­weise Backend-Ent­wick­lungs­fä­hig­kei­ten
  • Kennt­nisse der digi­ta­len Signal­ver­ar­bei­tung; Kennt­nisse in der Sprach­si­gnal­ver­ar­bei­tung bzw. Audio­si­gnal­ver­ar­bei­tung/Akus­tik sind von Vor­teil
  • Kennt­nisse über empi­ri­sche Nut­zer­tests und sta­tis­ti­sche Daten­ana­ly­sen erwünscht
  • Sprach­kennt­nisse: Eng­lisch flie­ßend in Wort und Schrift (B2-Niveau); gute Deutsch­kennt­nisse erfor­der­lich; Bereit­schaft, die jeweils feh­len­den Sprach­kennt­nisse zu erler­nen
  • Idea­ler­weise Erfah­rung mit empi­ri­schen Unter­su­chun­gen und sta­tis­ti­scher Daten­ana­lyse
  • Lust auf die Arbeit in einem inter­na­tio­na­len und inter­dis­zi­pli­nä­ren Umfeld

Hin­wei­se zur Be­wer­bung:

Ihre Bewer­bung rich­ten Sie bitte unter Angabe der Kenn­zif­fer mit den übli­chen Unter­la­gen (insb. Bewer­bungs­schrei­ben, Lebens­lauf, Zeug­nisse, Arbeits­zeug­nisse) aus­schließ­lich per E-Mail (zusam­men­ge­fasst in einer PDF-Datei) an bewerbung@qu.tu-berlin.de .

Mit der Abgabe einer Online­be­wer­bung geben Sie als Bewer­ber*in Ihr Ein­ver­ständ­nis, dass Ihre Daten elek­tro­nisch ver­ar­bei­tet und gespei­chert wer­den. Wir wei­sen dar­auf hin, dass bei unge­schütz­ter Über­sen­dung Ihrer Bewer­bung auf elek­tro­ni­schem Wege keine Gewähr für die Sicher­heit über­mit­tel­ter per­sön­li­cher Daten über­nom­men wer­den kann. Daten­schutz­recht­li­che Hin­weise zur Ver­ar­bei­tung Ihrer Daten gem. DSGVO fin­den Sie auf der Web­seite der Per­so­nal­ab­tei­lung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direkt­zu­gang: 214041.

Zur Wah­rung der Chan­cen­gleich­heit zwi­schen Frauen und Män­nern sind Bewer­bun­gen von Frauen mit der jewei­li­gen Qua­li­fi­ka­tion aus­drück­lich erwünscht. Schwer­be­hin­derte wer­den bei glei­cher Eig­nung bevor­zugt berück­sich­tigt. Die TU Ber­lin schätzt die Viel­falt Ihrer Mit­glie­der und ver­folgt die Ziele der Chan­cen­gleich­heit.

Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Ber­lin - Der Prä­si­dent - Fakul­tät IV, Insti­tut für Soft­ware­tech­nik und Theo­re­ti­sche Infor­ma­tik, Qua­lity and Usa­bi­lity Lab, Prof. Dr. Möl­ler, Sekr. TEL 18, Ernst-Reu­ter-Platz 7, 10587 Ber­lin.