Neu: Praktikum Audio Processing Using Python
Allgemeine Informationen
Betreuer: Christoph Weyer, Till Hardenbicker
Termin: 10 jeweils vierstündige Versuche
Genaue Termine werden zu Semesterbeginn bekannt gegeben
Typ: Praktikum mit 4 SWS / 4 Credits
Voraussetzungen: Abgeschlossener Bachelor
Unterlagen: Versuchsbeschreibungen werden kostenfrei zur Verfügung gestellt.
Sprache: Englisch u. Deutsch
Anmeldung: über RWTHonline
Termine
Einführungsveranstaltung (Pflichtveranstaltung):
Donnerstag, 15.04.2021
14:00 - 15:30 Uhr
In diesem Semester findet das Praktikum donnerstags digital via Zoom statt. Bei ausreichender Teilnehmerzahl wird ein zweiter Termin mittwochs angeboten. Insgesamt ist das Praktikum auf 24 Teilnehmer begrenzt. Wer einen Platz im Praktikum erhält, wird in der verpflichtenden Einführungsveranstaltung entschieden. Der Link von Zoom wird allen angemeldeten Studierenden vorab zur Verfügung gestellt.
Versuchstermine finden donnerstags von 14:00-18:00 statt:
Versuch 1: 22.04.2021
Versuch 2: 29.04.2021
Versuch 3: 06.05.2021
Versuch 4: 20.05.2021
Versuch 5: 10.06.2021
Versuch 6: 17.06.2021
Versuch 7: 24.06.2021
Versuch 8: 01.07.2021
Versuch 9: 08.07.2021
Versuch 10: 15.07.2021
Inhalt
Die Programmiersprache Python bietet die Möglichkeit, schnell und einfach Prototypen der digitalen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens aufzubauen. Wegen der Verfügbarkeit leistungsfähiger Bibliotheken und der kostenfreien Open Source Lizenz erfreut sich Python inzwischen großer Beliebtheit in Forschungsgruppen und -abteilungen in Universitäten und in der Industrie. In diesem Modul können Studierende Kenntnisse in der Arbeit mit Python erwerben, um auf die Arbeit in Forschung und Industrie vorebereit zu sein.
In diesem Praktikum werden zwei Ziele verfolgt: das Erlernen von grundlegenden Progammierkenntnissen in Python sowie die Anwendung von Techniken der statistischen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens. Beide Ziele werden im Kontext der Audiosignalverarbeitung parallel verfolgt; die behandelten Bereiche wie Python-Bibliotheken und Methoden des maschinellen Lernens sind an Anwendungen aus diesem Bereich orientiert. Das Praktikum ist als eine Abfolge mehrerer vorbereiteter Experimente und Programmieraufgaben organisiert, unter anderem werden folgende Anwendungen behandelt:
- Signalanalyse
- Filterentwurf
- Adaptive Filter und Störreduktion
- Verarbeitung von mehrkanaligen und räumlichen Audiosignalen
- Mustererkennung mit Hilfe maschinellen Lernens
- Techniken zur Klassifikation und Schätzung