Im Seminar wird ein jeweils aktuelles Themengebiet der Informationstechnik und/oder Medizintechnik erschlossen. Derzeit stehen interdisziplinäre Anwendungen der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens in der Medizintechnik im Fokus.
Die Veranstaltung besteht aus einem einführenden Vorlesungsteil, in dem der aktuelle Themenbereich vorgestellt wird, sowie einem Seminarteil, in dem die Teilnehmer selbst Vorträge zum Semesterthema ausarbeiten, halten und diskutieren.
>>> Das nächste Seminar ist für WS24/25 geplant. <<<
(Wahlfach für Masterstudierende mit begrenzter Teilnehmerzahl. Voranmeldung bitte per Email an s.feldes@hs-mannheim.de)
- Dozent(in): Stefan Feldes
- Dozent(in): Joachim Maurer
Sprachsignal und Spracherzeugung – Eigenschaften des Sprachsignals im Zeit- & Spektralbereich, Phonetische Grundelemente der Sprache, Spracherzeugung beim Menschen, Quelle-Filter-Modell
Ohr und Hören – Aufbau & Funktionsweise des Ohrs, Wahrnehmungseffekte und -maße
Merkmalsextraktion – Kurzzeitspektralanalyse, Spektrogramme, Stimmgrundfrequenz, Formanten, Mel-Cepstrum; Labor zur Sprachsignalanalyse
Einige Grundlagen des maschinellen Lernens – Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen, Modellbasierte vs. nicht-parameterische Ansätze; k-Means-Clustering, GMM; Abstandsklassifikation, SVM; Statistische Klassifikation (MAP, ML), Expectation-Maximisation-Prinzip, Evaluationsmetriken; Dimensionsreduktionsverfahren (PCA, LDA); Labore zur Sprechererkennung, etc.
Algorithmen zur Spracherkennung und Sprachverbesserung – Spracherkennung als Maschineller Lernvorgang, Dynamic Time Warping; Hidden-Markov-Modelle, Viterbi-Decodierung; Phonetisch-akustische Modellierung, Kontextfreie Grammatiken, Statistische Language Models; Deep Neural Networks, Diskriminatives Training; Labore zu Spracherkennung, Sprachverbesserung
- Dozent(in): Stefan Feldes
Für die menschliche Kommunikation sind die audio-visuellen Signale von besonderer Bedeutung. Die effiziente komprimierte Übertragung dieser Signale ist für Anwendungen wie Streaming von Filmen & Musik, Videoconferencing, etc. die wesentliche technische Grundlage.
In dieser Vorlesung erarbeiten wir uns die wichtigsten Techniken für:
- Sprachcodierung
- Audiocodierung
- Bildcodierung
- Videocodierung
und veranschaulichen uns die Wirkung auf die Signale in Laborübungen.
>>> Nächstes Angebot voraussichtlich im WS 24/25 <<<
- Dozent(in): Stefan Feldes
Einführung – Anwendungsgebiete der DSV, Grundstruktur von Systemen zur DSV
Digitale Signale im Zeit- und Frequenzbereich – Einordnung A/D- und D/A-Wandlung; Digitale Spektralanalyse: Auflösung, Trennschärfe, Zeropadding, Leckeffekt, Fensterfunktionen; Spektralanalyse instationärer Signale, Spektrogramm, Unschärferelation; Algorithmus der FFT; Laborübungen unter Matlab
Digitale Filter – Charakterisierung / Realisierung mit Faltung, Differenzengleichungen, FIR/IIR-Strukturen, Systemfunktion, PN-Diagramm, Frequenzgang, Stabilität, Linearphasigkeit; Filterentwurfsverfahren; Implementierung von FIR/IIR-Filtern in C/C++; Effekte begrenzter Wortlänge und Rechengenauigkeit; Matched Filter, Inverse Filterung, Wiener Filter, Schnelle Faltung; Korrelationsverfahren; Adaptive Filter und Anwendungen, LMS-Adaption; Laborübungen unter Matlab/Simulink mit zahlreichen Anwendungsbeispielen: Ultraschallabstandsmessung, Audioeffekte Hall&Echo, Herztonmessung im Mutterleib, EKG-Analyse, Kanal-Entzerrung, akustische Echokompensation und Störreduktion, etc.
Echtzeitsignalverarbeitung – Hard- & Software-Architektur: Pufferung, Nebenläufigkeit, Kopplung, Polling, Interrupt, Zeitbedingungen, Latenz; Blockbasiertes Filtern; Digitale Signalprozessoren: Harvard-Architektur, MAC, Pipelining, Adressgeneratoren, Ringspeicher, Modulo-Adressierung, Bitreverse-Adressing, Multifunktionsbefehle, Fractional Zahlenformat; Laborübungen unter Matlab/Simulink- Dozent(in): Stefan Feldes
1. Kontinuierliche LTI-Systeme
2. Laplace-Transformation
3. Ein/Ausgangsverhalten zeitkontinuierlicher LTI-Systeme
4. Fouriertransformation
5. Abtastung und Rekonstruktion
6. Zeitdiskrete Signale und ihre Spektren
7. Zeitdiskrete LTI-Systeme
8. Reale LTI-Systeme
- Dozent(in): Stefan Feldes