Lecture
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5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication
- Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 04/04/24) Dates on Wednesday, 14.08.2024 09:00 - 14:00, Thursday, 15.08.2024 09:00 - 18:00, Tuesday, 22.10.2024 09:00 - 16:00, Wednesday, 23.10.2024 09:00 - 13:00
Course topics:
- Information processing in the brain, neurons, receptive fields
- Simple classification models, the perceptron, linear discriminant analysis, regression approach to classification
- Generative approaches, k-nearest neighbour classification, Bayes equation
- Model selection and cross-validation
- Logistic regression, binary cross-entropy loss function, gradient descent
- Gradient descent optimization and regularization, multi-layer perceptron and error backpropagation
- Convolutional networks, deep neural networks, receptive fields in deep netoworks
- Reinforcement learning
- Sequence modeling, speech recognition, markov chains, hidden markov model (HMMs)
- Transformer deep networks, large language models (LLMs), from HMMs to LLMs
- Information theory, measuring information, entropy
- Information theory continued, entropy bound for coding, compression
The course language is English or German, with English used by default and German used in case of only German native language speakers taking the course.
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5.04.4027 - Sprachverarbeitung
Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24)
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.
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5.04.4589 - Angewandte Psychophysik II: Anwendungen im Sound Design / Applied Psychophysics II: Applications in sound design
- Prof. Dr. Steven van de Par
- Stephan Töpken
Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 03/04/24), Location: W04 1-172 Dates on Friday, 12.07.2024 10:00 - 11:00, Location: W01 0-006
Psychoakustische Bewertungs- und Analysemethoden für Untersuchungen der Geräuschqualität und für Sound Design. Messmethoden und Skalen. Überschwellige Empfindungsgrößen wie Tonhaltigkeit, Rauigkeit und Lautheit inklusive Modellierung. geräuschbewertungen und Lästigkeit. Kontextvariablen, Berechnungsmethoden und Subjektivurteile.
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5.04.711 - Akustik
- PD Dr. Stephan Ewert
- Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier
- Prof. Dr. Steven van de Par
Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 02/04/24), Location: W03 2-240 Friday: 08:00 - 10:00, weekly (from 05/04/24), Location: W03 2-240 Dates on Thursday, 11.07.2024 10:00 - 12:00, Location: W03 1-156
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.
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Seminar
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5.04.4201 - Oberseminar Kommunikationsakustik
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
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5.04.4208 - Oberseminar Signal- und Sprachverarbeitung
Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/24)
Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.
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5.04.4210 - Oberseminar Akustik
- Stephan Töpken
- Siegfried Gündert
- Prof. Dr. Steven van de Par
Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 04/04/24)
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5.04.4224 - Oberseminar Medizinische Physik
- Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier
- PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
- Thomas Brand
- PD Dr. Stephan Ewert
- Dr. rer. nat. Anna Warzybok-Oetjen
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 02/04/24)
Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der medizinischen Physik; Signalverarbeitung und Akustik:
Audiologie, Neurosensorik (EEG,MEG, fMRI, OAE,…), Psychoakustik, Sprachakustik, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia
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5.04.4229 - Oberseminar Physiologie und Modellierung auditorischer Wahrnehmung
Tuesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 02/04/24)
Vorstellung und Diskussion eigener Forschungspläne, sowie eigener Forschungsergebnisse.
Vorstellung und Diskussion fremder publizierter Forschungsarbeiten.
Schwerpunktthemen sind binaurales Hören, Cochlea Implantate, subkortikale neuronale Verarbeitung, modellbasierte Diagnostik von Hörstörungen, Signalentdeckungstheorie, Psychophysik
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5.04.4697 - Oberseminar Virtuelle Akustik und auditorische Wahrnehmung
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
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Exercises
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5.04.4012 Ü1 - Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication
- Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller
- Eike Jannik Nustede, M. Sc.
Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 09/04/24)
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
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