Signalverarbeitung und Mustererkennung (MI-2011)

Studienorganisation

Studiensemester:  3

Turnus:  Wintersemester, jährlich

Schwerpunkt:  Studienschwerpunkt Medien-Programmierung

Modultyp:  Pflichtveranstaltung Studienschwerpunkt Medienprogrammierung

Lehrform:  Vorlesung/Labor

Sprache:  Deutsch

Kompetenzen/Lernziele 

• Fähigkeit zur Algorithmische Verarbeitung von Medieninhalten (Audio) auf Basis von informations- und signaltheoretischen Grundlagen
• Fähigkeit zur Umsetzung der behandelten Algorithmen in konkrete Anwendungen (Java)
• Überblick über die Zugriffsmöglichkeit auf Streaming-Daten (Audio) in aktuellen APIs (iOS, Cocoa, Android, Windows)
• Kenntnis über die wesentlichen Streaming- und Datei-Formate im Bereich Audio (WAV, MP3, WMA, RA, … )

Inhalte 

Einführung Anwendungsbereiche Media-Processing, Einführung in die Entwurfsumgebung Matlab, Einführung Audio-Zugriff in Android

Grundlagen
Abtastung, Abtasttheorem, Signale, Systeme, Erzeugung menschliche Sprache

Signalsynthese
Fourierreihenentwicklung, Erzeugung komplexer Signale (Klingeltöne, Ruftöne, Sprache)

Signalanalyse
Diskrete Fouriertransformation, Abschätzung Spektrum eines Signals, Kompression (MP3), Filterung im Frequenzbereich

Filter
Filterung im Zeitbereich (FIR-Filter), Equalizer, Abtastratenumsetzer

Korrelation
Einführung, Erkennung von Musik, Echoerkennung

Mustererkennung
Grundlegende Verfahren der Mustererkennung

Implementationsaspekte
Zugriff Audiodaten in aktuellen APIs, Streaming-/Dateiformate im Bereich Audio

Jeder Abschnitt der Veranstaltung (Signalsynthese, Signalanalyse,…) startet mit einer einleitenden Betrachtung/Analyse der in Anwendungen auftretenden Signalverarbeitungen. Aufbauend auf den dann folgenden Grundlagen und der Entwicklung des Algorithmus wird der Entwurf einer Reihe von konkreten Implementierungen in einer aktuellen Anwendungsumgebung diskutiert.

Im Labor werden Übungen und Versuche passend zu den Themen der Vorlesung (z.B. Entwicklung Sprachansagesystem, Equalizer, …) behandelt.

Arbeitsaufwand

4 SWS, 5,0 Creditpoints (CP)

60 h Präsenzstudium, 90 h Eigenstudium

Prüfung

Art der Prüfung:  Prüfungsleistung

Prüfungsform:  K(2) oder SP(HA, Vortr, Arb)

Literatur 

• Aschmoneit, T.: Material zur Veranstaltung.
• Pfister, B.; Kaufmann, t.: Sprachverarbeitung: Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung (Springer-Lehrbuch). Berlin 2008.
• Werner, M.: Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB: Grundkurs mit 16 ausführl Versuchen. Vieweg/Teubner Verlag, Wiesbaden 2009.

Verantwortliche Dozierende

Modulverantwortliche(r):  Prof. Dr. rer. nat. Tim Aschmoneit

Dozent(in):  Prof. Dr. rer. nat. Tim Aschmoneit