Technische Universität Dresden - Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Institut für Akustik und Sprachkommunikation, Professur für Sprachtechnologie und Kognitive Systeme
Die Technische Universität Dresden (TUD) zählt als Exzellenzuniversität zu den leistungsstärksten Forschungseinrichtungen Deutschlands. 1828 gegründet, ist sie heute eine global bezogene, regional verankerte Spitzenuniversität, die innovative Beiträge zur Lösung weltweiter Herausforderungen leisten will. In Forschung und Lehre vereint sie Ingenieur- und Naturwissenschaften mit den Geistes- und Sozialwissenschaften und der Medizin. Diese bundesweit herausragende Vielfalt an Fächern ermöglicht der Universität, die Interdisziplinarität zu fördern und Wissenschaft in die Gesellschaft zu tragen. Die TUD versteht sich als moderne Arbeitgeberin und will allen Beschäftigten in Lehre, Forschung, Technik und Verwaltung attraktive Arbeitsbedingungen bieten und so auch ihre Potenziale fördern, entwickeln und einbinden. Die TUD steht für eine Universitätskultur, die geprägt ist von Weltoffenheit, Wertschätzung, Innovationsfreude und Partizipation.
Sie begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerber:innen, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.
wiss. Mitarbeiter:in
im Fachgebiet Sprachtechnologie (m/w/d)
An der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Institut für Akustik und Sprachkommunikation, ist an der Professur für Sprachtechnologie und Kognitive Systeme zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Projektstelle als
wiss. Mitarbeiter:in
im Fachgebiet Sprachtechnologie (m/w/d)
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)
im Rahmen eines ZIM-Förderprojekts bis zum 31.07.2026 (Beschäftigungsdauer gem. § 2 Abs. 2 WissZeitVG) zu besetzen.
Das Projekt: Das Ziel des Projekts ist die Verbesserung eines Spracherkennungs-Systems für medizinische Diktate durch die Anreicherung der Trainingssprachdaten mit Hilfe artikulatorischer Sprachsynthese („Data Augmentation“). Dabei soll insb. künstliches Trainingsmaterial für die Lautverbindungen und Wörter erstellt werden, die im natürlichsprachlichen Trainingsmaterial unterrepräsentiert oder Problemfälle sind. Ein wichtiger Aspekt ist auch die Berücksichtigung von Aussprachevarianten von Wörtern aufgrund von Akzenten. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Firma MediaInterface GmbH in Dresden durchgeführt.
Aufgabenbeschreibung:
Sie arbeiten an der Weiterentwicklung der artikulatorischen Sprachsynthese VocalTractLab (www.vocaltractlab.de) und deren Nutzung für die Erzeugung von synthetischem Sprachmaterial zum Training eines Spracherkenners. Ein Teil der Aufgabe besteht auch in der Analyse von natürlichem Sprachmaterial bezüglich des Einflusses von Akzenten auf die Aussprache.
Erwartete Qualifikationen:
wiss. Hochschulabschluss der Elektrotechnik, Informatik, oder äquivalente Ingenieurwissenschaften; vertiefte Kenntnisse auf den Gebieten Sprachtechnologie, Signalverarbeitung, Künstliche Intelligenz, und Softwareentwicklung (C++ oder Python); fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Ein hohes Maß an Kreativität, Eigenmotivation und Leistungsbereitschaft sind erwünscht.
Unser Angebot:
Die Professur für Sprachtechnologie und Kognitive Systeme befasst sich mit Forschungsthemen rund um die Schnittstelle zwischen Akustik, Sprachtechnologie, Phonetik und maschinellem Lernen mit Berührungspunkten bis in die Robotik und Medizintechnik. Weitere Informationen sind unter folgendem Link erhältlich:
https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ias/stks/die-professur.
Hinweise zur Bewerbung:
Die TUD strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und bittet diese deshalb ausdrücklich um deren Bewerbung. Die Universität ist eine zertifizierte familiengerechte Hochschule und verfügt über einen Dual Career Service. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen Kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.