392144 Merkmalsextraktion auf Audiodaten (S) (WiSe 2007/2008)

Merkmalsextraktion ist ein früher und sehr wesentlicher Schritt beim Aufbau
von Mustererkennungssystemen unterschiedlichster Art. Die Merkmalsextraktion
ist stark abhängig vom Anwendungsbereich eines Klassifikationssystems. Sie
verhindert durch das Extrahieren der für ein Problem wesentlichen
Eigenschaften eines Signals einen zu hohen Rechenaufwand und ein schlechtes
Generalisierungsverhalten des eingesetzten Klassifikators.

Im Gegensatz zu Veranstaltungen die sich im Wesentlichen mit den konkreten
Lern- und Klassifikationsalgorithmen beschäftigen, wollen wir uns hier auf
unterschiedliche Verfahren zur Merkmalsextraktion auf Audiodaten
konzentrieren.

Ein Audiosignal kann z.B. Sprache, Musik und/oder Geräusche enthalten. Sprache
enthält neben der orthographisch repräsentierbaren Information, u.a.
prosodische Information (Betonung). Diese ist z.B für die Erkennung von
Emotionen oder Phrasengrenzen hilfreich. Andere Anwendungen haben zum Ziel
Sprache und Musik zu unterscheiden, identifizieren Musikstücke, Geräusche
u.v.m.

Wir lernen in dieser Veranstaltung Verfahren kennen, die in diesen spannenden
Anwendungsgebieten eingesetzt werden und analysieren ihre Gemeinsamkeiten und
Unterschiede.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Das Seminar kann auch für Teilnehmer ohne Vorkenntnisse aus dem Machine
Learning Bereich interessant sein, wenn z.B. Interesse an Signalverarbeitung
besteht und/oder der Besuch von Veranstaltungen wie Spracherkennung,
Musterklassifikation, Neuronale Netze, etc. im folgenden Semester geplant
ist.