phy830 Acoustics and Signal Processing Part I (Course overview)

Institute of Physics

6 KP

Module components

Semester courses Sommersemester 2018

Examination

Lecture
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Seminar

5.04.711 - Akustik
- Prof. Dr. Steven van de Par
- Dr. Stephan Ewert
- Monday, 12:00 - 14:00, Weekly (from 09.04.18)
- Thursday, 08:00 - 10:00, Weekly (from 05.04.18)
- Tuesday, 10.07.18, 15:00 - 18:00 o'clock
Schwingungen und Wellen, physikalische Grundlagen der Akustik, Erzeugung und Ausbreitung von Schall, Messung und Bewertung von Schall, Verarbeitung und Analyse akustischer Signale, Akustik von Stimme und Sprache, Sprachpathologie, Schalldämmung und –dämpfung, Raum- und Bauakustik, Elektroakustik, Stoßwellen, Photoakustischer Effekt; ausgesuchte Kapitel der Akustik, der Vibrationen und des Ultraschalls.
5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation
- PD Dr. Jörn Anemüller
- Tuesday, 08:00 - 10:00, Weekly (from 03.04.18)
- Thursday, 16:00 - 18:00, Weekly (from 05.04.18)
- Tuesday, 09.10.18, 16:00 - 18:00 o'clock
Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden. Inhalte: Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression
5.04.4027 - Sprachverarbeitung
- Prof. Dr. Bernd Meyer
- Wednesday, 14:00 - 16:00, Weekly (from 04.04.18)
In dieser Vorlesung werden Inhalte der menschlichen und maschinellen Sprachverarbeitung behandelt. Das Themenspektrum reicht dabei von technischen Lösungen zur Erkennung oder Kompression von Sprachsignalen bis zu neurophysiologischen Themen, z.B. die kortikale Repräsentation von Sprache. Unter anderem werden folgende Fragen untersucht: - Wie funktioniert die menschliche Spracherzeugung? - Welche Methoden sind zur automatischen Sprachverarbeitung wichtig? - Wie kann man effektiv Sprachsignale darstellen (z.B. zur effektiven Übermittlung nötig)? - Was wissen über Sprachwahrnehmung beim Menschen, insbesondere mit Hinblick auf Neurophysiologie? Es handelt sich um eine integrierte Veranstaltung, in der sich Vorlesungs- und Übungselemente abwechseln. Teilnehmer sollen optimalerweise einen Rechner dabei haben, um das Erlernte nachzuvollziehen, Algorithmen selbst anzuwenden und teilweise selbst zu implementieren.

Exercises

Hinweise zum Modul

Prerequisites	Bachelor in Hörtechnik und Audiologie oder entsprechend
Zusätzliche Hinweise	Module Capacity: unrestricted
Prüfungsart, -umfang, -dauer	M
Lernergebnisse/Kompetenzen	Vermittlung der theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen moderner Sprachtechnologie. Vermittlung moderner Signalverarbeitungsalgorithmen für digitale Hörgeräte, Cochlear Implantate, Sprachkommunikations- und Audiosysteme. Vermittlung der Grundlagen der Informationsverarbeitung und Informationstheorie, und praktischer Methoden der statistischen Signalverarbeitung, Signalkompression und Nachrichtenübertragung. Messungen akustischer Ereignisse sowie Messungen zur Identifizierung akustischer Systeme. Nach Abschluss des Moduls beherrschen Studierende (a) moderne Signal- und Informations-verarbeitungsmethoden und können (b) die gelernten Methoden zur Analyse schwingungsphysikalischer Systeme und zur Erklärung der Funktionsweise und Analyse signalverarbeitender Systeme einsetzen.