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Master-Vortrag: Binaurale Merkmalsextraktion zur Klassifikation von akustischen Umgebungen
Maximilian Kentgens
4. Mai 2016
11:15 Uhr
Hörsaal 4G IKS
Akustische Signale sind eine reichhaltige Informationsquelle wie die erstaunlichen Fähigkeiten von Menschen und Tieren diese zu nutzen zeigen. Ein vergleichsweise neues Forschungsfeld ist genau durch diese Faszination für das menschliche Hören begründet: Die Audioszenenerkennung beschäftigt sich mit der automatischen Analyse und Klassifikation von “Schalllandschaften” und ist Thema der vorliegenden Arbeit.
Das Konzept der Arbeit ist zunächst einen Überblick über die menschlichen Hörfähigkeiten zu geben und zu erörtern inwiefern diese durch das maschinelle Hören bis dato imitiert worden sind. Bisherige Systeme zur Audioszenenerkennung benutzen insbesondere einfache Signaleigenschaften als Merkmale zur Klassifikation. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System entworfen werden, dass sich eher an der Physiologie und Psychologie des Menschen orientiert. Entsprechend der Erkenntnisse von Psychologen soll das Signal zunächst in sinnvolle Informationseinheiten zerlegt werden aus denen abstraktere Merkmale gewonnen werden können, die eine bessere Beschreibung von akustischen Szenen ermöglichen.
