Audio Processing Using Python
Allgemeine Informationen
Betreuer: Christoph Weyer, Till Hardenbicker, Tobias Kabzinski
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, 06.04.2023
14:00 - 15:30 Uhr
Das Praktikum findet in Präsenz statt. Die Gesamtanzahl an Teilnehmer ist begrenzt. Die Verteilung der Praktikumsplätze findet bei der Einführungsveranstaltung (Pflichttermin!) am 06.04.23 von 14:00 bis 15:30 via Zoom statt. Die Einwahldaten werden vorher an alle in RWTH-online registrierten Studierenden verschickt.
Versuchstermine finden Donnerstags von 14:00-18:00 statt:
Versuch 1: 13.04.2023
Versuch 2: 20.04.2023
Versuch 3: 27.04.2023
Versuch 4: 04.05.2023
Versuch 5: 11.05.2023
Versuch 6: 25.05.2023
Versuch 7: 15.06.2023
Versuch 8: 22.06.2023
Versuch 9: 29.06.2023
Versuch 10: 06.07.2023
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
Evaluation
Hier werden die Evaluierungsergebnisse der letzten Jahre für das Praktikum zusammengefasst.
Sommersemester 2022
Teilnehmer an der Evaluierung: 19
Globalindikator: 1,3
Konzept des Praktikums: 1,4
Vermittlung und Betreuung: 1,2