Modul CS5260-KP04, CS5260SJ14

Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes zweite Semester

Leistungspunkte

4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023, Wahlpflicht, Wahlpflicht, Beliebiges Fachsemester
• Master Robotics and Autonomous Systems 2019, Wahlpflicht, Wahlpflicht, Beliebiges Fachsemester
• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020, Wahlpflicht, Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
• Master Medieninformatik 2020, Wahlpflicht, Informatik, Beliebiges Fachsemester
• Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014, Wahlpflicht, Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
• Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010, Wahl, Informatik, Beliebiges Fachsemester
• Master Medizinische Informatik 2014, Wahlpflicht, Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Medieninformatik 2014, Wahlpflicht, Informatik, Beliebiges Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• CS5260-Ü: Sprach- und Audiosignalverarbeitung (Übung, 1 SWS)
• CS5260-V: Sprach- und Audiosignalverarbeitung (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
• 45 Stunden Präsenzstudium
• 55 Stunden Selbststudium

Lehrinhalte:

• Spracherzeugung und Hören beim Menschen
• Physikalische Modelle des auditorischen Systems
• Dynamikkompression
• Spektralanalyse: Spektrum und Cepstrum
• Spektralwahrnehmung und Maskierung
• Sprachtraktmodelle
• Lineare Prädiktion
• Codierung im Zeit- und Frequenzbereich
• Sprachsynthese
• Geräuschreduktion und Echokompensation
• Quellen-Lokalisation und räumliche Wiedergabe
• Grundzüge der automatischen Spracherkennung

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Am Ende der Lehrveranstaltung können die Studierenden die Grundlagen der menschlichen Spracherzeugung und der entsprechenden mathematischen Modellierung beschreiben.
• Sie können die auditorische Wahrnehmung des Menschen und die entsprechenden Signalverarbeitungsmethoden zur technischen Nachbildung des Hörens erläutern.
• Sie können die Inhalte der statistischen Sprachmodellierung und Spracherkennung erklären und präsentieren.
• Sie können die Signalverarbeitungsmethoden für die Quellentrennung und Messung akustischer Übertragungssysteme erläutern und anwenden.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger

Lehrende:

• Institut für Signalverarbeitung
• Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger

Literatur:

• L. Rabiner, B.-H. Juang : Fundamentals of Speech Recognition Upper Saddle River: Prentice Hall 1993
• J. O. Heller, J. L. Hansen, J. G. Proakis : Discrete-Time Processing of Speech Signals IEEE Press

Sprache:

• Wird nur auf Deutsch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

08.03.2024