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TU Berlin

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Dr. Tim Polzehl

Lupe

Crowdsourcing Technologie 

  • High-Quality Datenerhebung mittels Crowdsourcing
  • Datenmanagement und Datenservices durch Crowdsourcing (clean, index, verify, tag, label, translate, summarize, join, etc. )
  • Datensynthese und Datengenerierung durch Crowdsourcing
  • Subjektive Einflüsse und Bias-Normalisierung im Crowdsourcing
  • Crowd-Creation, Crowd-Voting, Crowd-Storming, Crowd-Testing Applikationen
  • Crowdsourcing Service für Maschinelles Lernen und BI
  • Crowdsourcing Business und Business Logic
  • Komplexe automatisierte Workflows: Kombination menschlicher und künstlicher Intelligenz
  • Crowdsourcing mit mobile Endgeräten
  • Real-time Crowdsourcing
  • Skill-based Crowdsourcing und Verifikation von Crowd-Experten

 

Sprachtechnologie 

  • Automatische Benutzerklassifizierung anhand Sprache
  • Automatische Sprechercharakterisierung (Alter, Geschlecht, Emotionen, Persönlichkeit) 
  • Automatische Spracherkennung (ASR), Prosodie- und Voice Gesture Erkennung
  • Analyse stimmlicher Ausdrucksformen, Phonetische Sprachanalyse
  • App Entwicklung für Sprachanwendungen (Android, iOS)

 

Textklassifikation, Natural Language Processing (NLP)  

  • Sentiment Analyse
  • Affektive Analyse, Emotionen
  • Personality und Lifestyle Detection aus Social-Media (Twitter, FB, G+, etc.)

 

Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz 

  • Automatische Nutzermodellierung
  • Klassifikation und Vorhersage mittels linearer und nicht-linearer Algorithmen
  • Selektions- und Reduktionsverfahren
  • Evaluations und Verifikationsverfahren


Biographie:

Tim Polzehl studierte eine Kombination aus Kommunikationswissenschaften an der Technischen Universität Berlin und Amerikanistik an der Humboldt Universität zu Berlin. Der Fokus der Studien lag dabei auf einer Verbindung aus linguistischem Sprachwissen mit Kenntnissen zur Signalanalyse und Parameterextraktion. Damit wurde eine umfassende Analyse von Sprachdaten hinsichtlich der Interpretation von Sprach- und Sprach-Metadaten ermöglicht. Zusätzlich erarbeitete er sich Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstliche Intelligenz, die zur Erstellung einer eigenen Software zur automatischen Emotionserkennung als Abschlussarbeit seiner Studien führte. 

2008 trat Tim Polzehl eine Stelle als Doktorand an den Deutsche Telekom Laboratories (T-Labs) und dem Quality and Usability Lab an und arbeitete sowohl in industrienahen als auch in forschungsnahen Projekten zur Sprachtechnologie, App-Entwicklung, im Bereich Machine Learning und im Bereich der Crowdsourcing Entwürfe und Lösungen.

2011-2013 leitete Tim ein F&E Entwicklungsprojekt der Telekom Innovation Laboratories in Bereich Intelligente Customer-Care Systeme und Sprach-Apps.

2012-2014 nahm Tim an einer BMBF geförderten Führungskräfteausbildung mit u.a. SAP, Software AG, Scheer Group, Siemens, Holtzbrinck, Bosch, Datev und Deutsche Telekom AG sowie weiteren universitären Spitzeneinrichtungen teil (Softwarecampus).       

2014 erlangte Tim den Doktortitel zum Thema der automatische Persönlichkeitsvorhersage aus Nutzerdaten.

Seit 2014 ist Tim Postdoc am Lehrstuhl für Quality and Usability, leitet die Next-Generation Crowdsourcing Gruppe, berteut und akquiriert die Projekte der Gruppe, und betreut die Ausgründung der eigenentwickelten Crowd-Lösung Crowdee.

Seit 2015 ist Tim zusätzlich Projektleiter am EIT-Digital für EU-weite Softwareinnovationsprojekte mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie. 

 

Laufende und abgeschlossene Projekte

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    Adresse:

    Deutsche Telekom Laboratories

    Quality and Usability Labs / TU-Berlin

    Ernst-Reuter-Platz 7

    D-10587 Berlin


    Tel.:+49 (30) 8353-58227
    Fax: +49 (30) 8353-58409
    http://www.telekom.de/laboratories

    Publications

    Dimitrov, Todor and Kramps, Oliver and Naroska, Edwin and Bolten, Tobias and Demmer, Julia and Ressel, Christian and Könen, Stefan and Polzehl, Tim and Voigt-Antons, Jan-Niklas and Matthies, Olaf and Habibi, Amir and Heutelbeck, Dominic and Mertens, Jana and Matip, Eva-Maria (2018). „OurPuppet“ – Entwicklung einer Mensch-Technik-Interaktion für die Unterstützung informell Pflegender. Zukunft der Pflege Tagungsband der 1. Clusterkonferenz 2018. BIS, 78–84.

    Link zur Originalpublikation

    Polzehl, Tim and Schmitt, alexander and Metze, Florian (2009). Comparing Features for Acoustic Anger Classification in German and English IVR Systems. Proc. of International Workshop of Spoken Dialogue Systems (IWSDS 2009). University of Ulm.


    Polzehl, Tim and Sundaram, Shiva and Ketabdar, Hamed and Wagner, Michael and Metze, Florian (2009). Emotion Classification in Children's Speech Using Fusion of Acoustic and Linguistic Features. Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech 2009). ISCA, 340–343.


    Schuller, B. and Metze, F. and Steidl, S. and Batliner, A. and Eyben, F. and Polzehl, Tim (2009). Late Fusion of Individual Engines for Imrpoved Recognition of Negative Emotion in Speech � Learning vs. Democratic Vote. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE.


    Metze, F. and Polzehl, Tim and Black, Alan (2011). A Review of Personality in Voice-Based Man Machine Interaction. Human-Computer Interaction. Interaction Techniques and Environments - 14th International Conference, HCI International 2011. Springer, 358–367.



    Iskender, Neslihan and Gabryszak, Aleksandra and Polzehl, Tim and Hennig, Leonhard and Möller, Sebastian (2019). A Crowdsourcing Approach to Evaluate the Quality of Query-based Extractive Text Summaries. 2019 Eleventh International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX). IEEE, 1–3.

    Link zur Publikation

    Möller, Sebastian and Hinterleitner, Florian and Lewcio, Blazej and Polzehl, Tim (2011). Speech Quality Measurement and Prediction: NGMNs, TTS and Personality. Workshop Quality Perception in Conversational and Synthetic Speech


    Möller, Sebastian and Wechsung, Ina and Kühnel, Christine and Polzehl, Tim and Schultz, Tanja and Putze, Felix (2011). Evaluation of Cognitive Interactive Systems: Problem Formulation and First Insights. Invited talk, Workshop on Benchmarking and Evaluation of Interactive Cognitive Systems (BCogS 2011).


    Naderi, Babak and Polzehl, Tim and Wechsung, Ina and Köster, Friedemann and Möller, Sebastian (2015). Effect of Trapping Questions on the Reliability of Speech Quality Judgments in a Crowdsourcing Paradigm. 16th Ann. Conf. of the Int. Speech Comm. Assoc. (Interspeech 2015). ISCA, 2799–2803.

    Link zur Publikation Link zur Originalpublikation

    Polzehl, Tim and Möller, Sebastian and Metze, Florian (2011). Modeling Speaker Personality using Voice. Proc. 12th Ann. Conf. of the Int. Speech Communication Assoc. (Interspeech 2011). International Speech Communication Association (ISCA).

    Link zur Publikation

    Polzehl, Tim and Naderi, Babak and Köster, Friedemann and Möller, Sebastian (2015). Robustness in Speech Quality Assessment and Temporal Training Expiry in Mobile Crowdsourcing Environments. 16th Ann. Conf. of the Int. Speech Comm. Assoc. (Interspeech 2015). ISCA, 2794–2798.

    Link zur Publikation Link zur Originalpublikation

    Polzehl, Tim and Metze, Florian (2008). Using prosodic features to prioritize voice messages.


    Iskender, Neslihan and Polzehl, Tim and Möller, Sebastian (2020). Crowdsourcing versus the laboratory: towards crowd-based linguistic text quality assessment of query-based extractive summarization. Proceedings of the Conference on Digital Curation Technologies (Qurator 2020). CEUR, 1–16.

    Link zur Publikation Link zur Originalpublikation

    Iskender, Neslihan and Polzehl, Tim and Möller, Sebastian (2020). Towards a Reliable and Robust Methodology for Crowd-Based Subjective Quality Assessment of Query-Based Extractive Text Summarization. Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference. European Language Resources Association (ELRA), 245–253.

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