000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
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Einsatz und Anpassung von Methoden der Audio-Feature-Extraktion am Beispiel von Indoor Soundscapes
(2022)
Im häuslichen Umfeld erleben Menschen abhängig von ihrer Wohnsituation unterschiedlichste Geräuschumgebungen (Indoor Soundscapes), die einen hohen Einfluss auf das Wohlbefinden haben. Im Rahmen einer Feldstudie wurde daher die theoretisch und praktisch relevante Frage untersucht, welche Merkmale der wahrgenommenen Geräuschumgebungen als besonders ereignisreich oder angenehm bewertet werden. Einhundertfünf Teilnehmer*innen berichteten nach der Experience-Sampling-Methode zeitgesteuert über auftretende Geräuschumgebungen des häuslichen Alltags. Sie bewerteten deren subjektive Wirkung gemäß Soundscape-Standard. Zudem fertigten sie in-situ Audioaufnahmen der Geräuschszenarien an. Die 6594 Tonaufnahmen wurden einer Audioinhaltsanalyse unterzogen und im Zuge dessen wurden vier Featuresets verschiedener Berechnungsansätze extrahiert. Mithilfe der Perzentilen LASSO-Regularisierung wurden lineare gemischte Modelle für Angenehmheit und Ereignisreichtum sowie drei Multilevel-Modelle für Angenehmheit aufgestellt. Die besten Modelle erklären 9 % der Varianz von Angenehmheit und 27 % der Varianz von Ereignisreichtum durch feste Effekte selektierter Prädiktoren aller getesteten Featuresets. Angenehmheit sinkt vor allem, wenn lautheitsbasierte Features hohe Werte zeigen. Ereignisreichtum ist am stärksten abhängig von kurzen Spitzen des C-bewerteten Schalldruckpegels und wird im Vergleich zu Angenehmheit stärker von Zeitschwankungen der Features bestimmt. Durch den Vergleich der Featuresets wird deutlich, dass die Modelleffekte bekannter psychoakustischer Größen durch Hinzufügen von MFCC-Features verbessert werden. Darüber hinaus wird anhand von Multilevel-Modellen gezeigt, dass die Angenehmheit des lautesten Viertels der Tonaufnahmen deutlich besser durch feste Effekte erklärbar ist als der leisere Rest des Datensatzes. Kongruent mit aktuellen Befragungsstudien kann durch Audiofeatures eine Kategorienabhängigkeit der Soundscape-Bewertungen belegt werden: Musik und Sprache werden als angenehmer bewertet, technische Geräusche und Anlagenrauschen hingegen als unangenehmer. Hoher Ereignisreichtum hängt mit
menschgemachten Geräuschen (z. B. Poltern, Stuhlrücken) zusammen. Diese Ergebnisse stellen eine wichtige Komponente in der umfassenden Beschreibung komplexer Geräuschumgebungen dar und ihnen kommt in Zeiten der SARS-CoV-2-Pandemie, in denen Wohnraum vermehrt heterogen genutzt werden muss, eine erhöhte Bedeutung zu.
In the EILD.nrw project, Open Educational Resources (OER) are being developed for teaching databases. Instructors can use the tools and courses in a variety of learning scenarios. Students of computer science and application subjects learn the complete life cycle of databases. For this purpose, quizzes, interactive tools, instructional videos, and courses for learning management systems are developed and published under a Creative Commons license.
Building context-aware applications is an already widely researched topic. It is our belief that context awareness has the potential to supplement the Internet of Things, when a suitable methodology including supporting tools will ease the development of context-aware applications. We believe that a meta-model based approach can be key to achieving this goal. In this paper, we present our meta-model based methodology, which allows us to define and build application-specific context models and the integration of sensor data without any programming. We describe how that methodology is applied with the implementation of a relatively simple context-aware COVID-safe navigation app. The outcome showed that programmers with no experience in context-awareness were able to understand the concepts easily and were able to effectively use it after receiving a short training. Therefore, context-awareness is able to be implemented within a short amount of time. We conclude that this can also be the case for the development of other context-aware applications, which have the same context-awareness characteristics. We have also identified further optimization potential, which we will discuss at the conclusion of this article.
Forums such as Stack Overflow are used by many software developers to find a solution for a given coding problem. Found solutions, i.e. forum posts containing relevant source code, are utilized in a copy and paste manner. This behavior carries the risk that vulnerabilities contained in the source code of the forum posts are spread. Software developers should be able to identify vulnerable source code at an early stage, thereby preventing copying the corresponding source code. In this paper, we introduce the tool CopypastaVulGuard that identifies vulnerable source code in forum posts and allows software developers to omit the source code by marking the forum posts as dangerous. Our tool consists of a browser extension and a management application capable to address as examples SQL injections, remote code executions and deprecated functions based on a dump of the archive.org Stack Overflow data set. We present an evaluation of our tool's possible impact and relevance considering pros/cons and selected research questions.