KI News: Kurz und klar.

Die automatische Erzeugung von 3D‑Körperbewegungen aus Sprachsignalen bietet enorme Möglichkeiten für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Gaming und Telepräsenz. Trotz großer Fortschritte bleiben die Bewegungen oft unnatürlich und schlecht koordiniert, weil die zugrunde liegenden Modelle die komplexen Zusammenhänge zwischen Kopf, Körper und Händen nicht vollständig erfassen.

Eine neue Studie zeigt, dass Deep Neural Networks (DNNs) die Erkennung von Parkinson‑Krankheit anhand von Sprachsignalen deutlich verbessern können. Durch die Analyse von Mel‑Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) aus zwei öffentlich verfügbaren Sprachdatensätzen konnte ein DNN mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 98,65 % im italienischen Voice‑Dataset und 92,11 % im Parkinson’s Telemonitoring Dataset die Leistung traditioneller Machine‑Learning‑Modelle übertreffen.