Kolloquium - Details zum Vortrag
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Bachelor-Vortrag: Untersuchung geeigneter Features zur Rekonstruktion verlorener Sprachsignalanteile
Alexander Sobolew
Montag, 21. Oktober 2019
14:00 Uhr
Hörsaal 4G
In der Praxis sind Audio- sowie Sprachsignale häufig Störungen ausgesetzt. Dabei wird das Nutzsignal in frequenz- und zeit-begrenzten Anteilen verzerrt. Bereits existierende Ansätze aus der Störgeräuschreduktion oder der Echo-Kompensation gehen dieses Problem an. Jedoch entstehen dabei hörbare Artefakte. Um diese Artefakte zu vermeiden, soll das Nutzsignal mithilfe von Ansätzen aus dem Machine-Learning rekonstruiert werden. Dieser Vorgang wird Speech Inpainting genannt. Ziel ist nun die Reduzierung der Komplexität des Trainings der Machine-Learning-Modelle mithilfe einer Dimensionsreduktion der verwendeten Signaldaten.
Zunächst werden die Ergebnisse einer umfassenden Rechereche bezüglich geeigneter Merkmalsgruppen aus der Merkmalsextraktion präsentiert und die Beschaffenheit der Merkmalstypen näher erläutert. Als Qualitätsmaß der Merkmalsauswahl wird die Transinformation verwendet. Dazu wird ein geeigneter Schätzer vorgestellt und die Wahl des unbestimmten Parameters k untersucht, der die Anzahl der Nachbarn im k-Nearest-Neighbor-Algorithmus innerhalb des Schätzers angibt. Des Weiteren werden die für die Auswahl der Merkmale nötigen, bereits existierenden Algorithmen implementiert und weitere Algorithmen entwickelt. Deren Ziel ist die Reduzierung der Laufzeit und der Komplexität. Es erfolgt eine anschließende Evaluation der Algorithmen. Unter Berücksichtigung dieser Evaluation werden die abschließenden Ergebnisse der Merkmalsauswahl diskutiert und bewertet.
