Beste Signalverarbeitung Podcasts (2022)

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Sounds of Sound Studies

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Situative Klänge und dekoloniale Perspektiven 35:30

5M ago35:30

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Ania Mauruschat im Gespräch mit Holger Schulze, Professor für Sound Studies an der Universität Kopenhagen sowie Gründer und Leiter des Sound Studies Lab Holger Schulze Holger Schulze ist seit 2014 ist er Professor für Musikologie mit Lehrstuhl für Sound Studies an der Universität Kopenhagen. Er promovierte 1998 mit einer komparatistischen Arbeit zu…

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Sounds of Sound Studies

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Michael Harenberg über algorithmische Bastelsynthesizer, akustische Interfaces und audioästhetische KI-Kollaborationen 24:49

5M ago24:49

24:49

Michael Harenberg ist Komponist und Professor für Musikalische Gestaltung und Medientheorie an der Hochschule der Künste in Bern. Seine künstlerischen und wissenschaftlichen Schwerpunkte bilden neben digitalen Klangkulturen vor allem experimentelle Interfaces, virtuelle Instrumente sowie die Körperlichkeit elektroakustischer Musik im Kontext instru…

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Sounds of Sound Studies

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Anne Holzmüller über Musikalische Streichhölzer, Medientechnologien und die Geschichte musikalischen Hörens 31:47

8M ago31:47

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Lorenz Gilli im Gespräch mit Anne Holzmüller, Qualifikationsprofessorin für „Akustische Kultur und Musikvermittlung“ an der Philipps-Universität Marburg Anne Holzmüller ist seit 2020 Qualifikationsprofessorin für Akustische Kulturen und Musikvermittlung an der Philipps-Universität Marburg. Sie hat Schulmusik mit den Schwerpunkten Klavier und Musikt…

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Sounds of Sound Studies

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Algorhythmik und Medienkritik. Shintaro Miyazaki über Computersignale, Verflechtung von Klang, Macht und Signalverarbeitung 33:56

8M ago33:56

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Shintaro Miyazaki, Juniorprofessor für digitale Medien und Computation an der Humboldt-Universität zu Berlin, berichtet im Gespräch über Sonifikation als diagnostische Praxis in der frühen Computergeschichte, das Klangwissen von Computeringenieuren, Kritische Psychologie, Wegbereiter der zeitgenössischen Sound Studies und die notwendige Politisieru…

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Sounds of Sound Studies

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Künstlerische Avantgardisten als Vorreiter der Sound Studies: Sabine Sanio 24:49

9M ago24:49

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Klangkunst- und Avantgarde-Expertin Sabine Sanio Sabine Sanio studierte Germanistik und Romanistik und promovierte über das interdisziplinäre Thema “Alternativen zur Werkästhetik” bei dem Schriftsteller Helmut Heißenbüttel und dem Komponisten John Cage. Seit 2007 unterrichtet sie Sound Studies an der Universität der Künste (UdK) in Berlin. Im Gespr…

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Sounds of Sound Studies

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»Musikalische Klänge und auch der ganze Rest«. Golo Föllmer über experimentelle Klangforschung und Sounds zwischen Musik und Medien 25:42

10M ago25:42

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Golo Föllmer versteht unter Soundforschung den Versuch, Klangphänomene im Kontext zu beschreiben: »und zwar definitiv von Anfang an sowohl musikalische Klänge, aber dann eben auch der ganze Rest.« Im Gespräch mit Anna Schürmer spricht er über seinen Weg vom Klavierbauer zum Professor für Musik und Medien an der Uni Halle, über das Radio-machen und …

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Sounds of Sound Studies

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Sound & Musik: Jens Gerrit Papenburg über seine Vision von Sound Studies 40:23

10M ago40:23

40:23

Wie haben sich die Sound Studies als transdisziplinäres Forschungsfeld entwickelt? Wie ist das Verhältnis von Sound Studies und Musikwissenschaft? Wie wird Klang von verschiedenen (Musik-)Kulturen konzipiert? Welche Entwicklungen und Perspektiven können wir in Zukunft von diesem Forschungsfeld erwarten? Lorenz Gilli spricht mit Jens Gerrit Papenbur…

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Sounds of Sound Studies

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Von der Notenschrift zur digitalen Phonographie: Rolf Großmann und die Avantgarde der Sound Studies in Deutschland 26:32

11M ago26:32

26:32

Gibt es Ontologien des Sounds? Wie sinnvoll ist es, zwischen Sound Studies und Auditiven Medienkulturen zu unterscheiden? Wie steht es um die Zukunft der Sound Studies in Deutschland? Ania Mauruschat spricht mit einer der Gründungsfiguren der deutschsprachigen Sound Studies, mit Rolf Großmann von der Leuphana Universität Lüneburg. Prof. Dr. Rolf Gr…

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Sounds of Sound Studies

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Trailer: Wir stellen uns vor! 4:19

11M ago4:19

4:19

Wir stellen uns vor! Ania Mauruschat, Kiron Patka, Anna Schürmer und Lorenz Gilli podcasten hier in den nächsten Wochen zu Sound Studies und sprechen mit altgedienten und mit jungen Professor*innen aus dem Bereich Auditiver Medienkultur.Von AG Auditive Kultur und Sound Studies

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New@FAU (QHD 1920)

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Prof. Dr. Jessica Freiherr - Wie riecht der Mensch? 2017/2018 2:22

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Prof. Dr. Holger Hackstein - Die Spürhunde des Abwehrsystems im Visier 2017/2018 1:37

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Prof. Dr. Veniamin Morgenshtern - Multimediakommunikation und Signalverarbeitung 2017/2018 3:15

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Prof. Dr. Stéphanie Homola - Ethnologie mit Schwerpunkt asiatischer Raum 2017/2018 1:37

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Prof. Dr. Kathrin Castiglione - Bier, Waschmittel, Medikamente: Biotechnologie findet man überall in unserem Alltag 2017/2018 1:41

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Prof. Dr. Peter Bell - Mithilfe des Computers erkennen, vergleichen, analysieren 2017/2018 2:20

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Prof. Dr. Aline Bozec - Ein Medikament gegen starken Knochenverlust 2017/2018 1:37

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Prof. Dr. Nico Döttling - Rechnen auf Geheimnissen 2017/2018 1:30

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Prof. Dr. Oliver Amft - Computeralgorithmen zur Analyse von klinischen Daten 2017/2018 2:08

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Prof. Dr. Frank Wefers - Was höre ich in einer virtuellen Welt? 2017/2018 2:00

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Prof. Dr. Sven Laumer - Wie IT hilft, Unternehmen besser zu gestalten 2017/2018 2:15

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Prof. Dr. Dimitrios Mougiakakos - Schwachpunkte entdecken, um den Tumor zielgerichtet anzugreifen 2017/2018 1:27

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Prof. Dr. Timo Rath - Darmschleimhaut 1000-fach vergrößern 2017/2018 1:25

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Prof. Dr. Martin Matzner - Geschichte und Zukunft der Wirtschaftsinformatik 2017/2018 1:44

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Prof. Dr. Sabine Pfeiffer - Wie arbeiten wir zukünftig? 2017/2018 2:57

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Prof. Dr. Manuel Steinbauer - Grundlegende Fragen des Lebens 2017/2018 1:15

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Prof. Dr. Susanne Bruckmüller - Wie hängt Sprache mit Denken zusammen? 2017/2018 1:41

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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22: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 05.02.2018 1:20:26

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22 | 0:00:00 Starten0:00:15 Qualität von Sprachmodellen0:04:22 Entropie einer Wortquelle0:09:36 Perplexität von Sprachmodellen0:17:42 Perpkexität und Akustik0:21:51 Adaption - Motivation0:30:51 Adaption des Akustischen Modells0:38:46 Adaption als Transformation0:40:45 Arten der Adaption0:50:50 Anweundung der Transformation0:54:11 Adaptionsmethoden0…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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21: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung,Vorlesung, WS 2017/18, 31.01.2018 1:18:24

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21 | 0:00:00 Starten0:01:04 Korrektives Training0:12:17 Transinformation/ Mutual information0:21:21 Erweiterte Baum-Welch Regeln0:31:00 MWE/MCE Training0:56:56 Herausforderung bei der OOV Detektion1:09:49 Lernen der neuen Wörter1:15:34 MotivationVon Dr. Sebastian Stüker

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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20: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.01.2018 1:11:22

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20 | 0:00:00 Starten0:01:10 Mehrpass Suchen0:03:15 beispiel: IBIS Single Pass Decoder0:10:01 Consensus Decoding0:13:08 Bsp: MAP vs. Wort-Posteriori-W‘keiten0:17:54 Minimierung des Wortfehlers0:21:23 Approximierung mit N-besten Listen0:25:09 WER Minimierung auf Wortgraphen0:33:50 Algiment als Äquivalenzrelation0:37:22 Intra-Wort-Clustern0:41:36 Conf…

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New@FAU (QHD 1920)

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Prof. Dr. Dr. Marco Kesting - Ich forsche, lehre und operiere 2017/2018 1:22

4+ y ago1:22

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Prof. Dr. Ute Verstegen - Über Kirchenbauten, Bilder und Heiligenverehrung 2017/2018 1:58

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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19: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 24.01.2018 1:14:02

4+ y ago1:14:02

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19 | 0:00:00 Starten0:00:09 Start0:00:22 Kontinuierliche Suchräume, gleichverteiltes Sprachmodell0:07:31 Suchraum mit Tri-Grammen0:08:57 Viterbi Decoding0:13:15 A* mit Stack Decoder0:16:43 Heuristik für A*0:21:35 Fast Match0:25:21 Vor- und Nachteile Stackdecoder0:28:35 A* vs. Strahlsuche0:33:40 Vermeidung von Redundanzen0:36:53 Baumsuche0:39:27 Bau…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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18: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 22.01.2018 1:17:25

4+ y ago1:17:25

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18 |0:00:00 Starten0:01:53 Chartparsing0:03:45 Probabilistische CFGs0:07:16 Suche0:10:24 Suche in der Spracherkennung0:24:59 Suche mit DP und Heuristik0:31:09 Explizite vs. Implizite Implementierung0:42:08 Suchstrategien0:44:13 Tiefensuche vs. Breitensuche0:49:34 Heuristische Graphsuche0:52:49 Zeitasynchrone Suche mit A*0:58:09 Zeitsynchrone Strahl…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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17: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 17.01.2018 1:19:32

4+ y ago1:19:32

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17 | 0:00:00 Starten0:00:09 Back-Off Sprachmodelle0:02:08 Back-Off LM0:05:22 Katz Backoff0:09:28 Kneser-Ney Backoff0:13:12 Schätzung von β - Margnialisierung0:14:49 Leaving-One-Out β Schätzung0:17:31 Klassenbasierte N-Gram LM0:22:49 Klassenbasierte Sprachmodelle0:24:13 Aussprachevarianten0:25:27 Multiworte0:27:52 Besondere Arten von Sprachmodellen0…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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16: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 20.12.2017 1:29:34

4+ y ago1:29:34

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16 | 0:00:00 Starten0:01:14 Multiworte0:05:49 Single Pronunciation Dictionaries0:09:03 Erweiterter Clusterbaum0:10:36 Ergebnisse0:15:57 Literaturempfehlung0:17:27 Erinnerung: Fundamentalformel0:18:33 Deterministische vs. Stochastische Sprachmodelle0:20:50 Wörterratespiel0:24:56 Wozu dient das Sprachmodell0:27:11 Stochastische Sprachmodelle0:32:08 Ä…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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15: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 18.12.2017 1:23:55

4+ y ago1:23:55

1:23:55

15 | 0:00:00 Starten0:01:53 Clustern mit Likelihood Distanz0:04:33 Kontextfragen0:12:44 Typische Kontextfragen0:16:37 Abdeckung durch Polyphone0:19:48 Gewinn durch längere Kontexte0:21:40 Verwendung dynamischer Modalitäten0:24:17 Dynamische Modalitäten0:39:58 Fehler durch falsche Aussprache0:42:25 Generierung von Aussprachewörterbüchern0:44:38 Verw…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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14: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 11.12.2017 59:06

4+ y ago59:06

59:06

14 | 0:00:00 Starten0:00:35 Polyphone - Datenmangel0:03:50 Polyphone0:10:07 Backoff für Polyphone0:13:27 Bottom-Up vs. Top-Down Clustering0:17:38 Distanzen für Polyphonecluster0:23:08 Diskrete Entropiedistanz0:29:30 Gewichtete Entropiedistanz0:32:27 Clustern von Polyphonen mit Entropiedistanz0:38:59 Clustern nach Kai-Fu Lee0:48:37 Clustering mit En…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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13: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 06.12.2017 1:25:56

4+ y ago1:25:56

1:25:56

13 | 0:00:00 Starten0:03:43 HMMs in ASR0:04:40 Wortfolge zu HMM0:06:02 HMM in ASR0:16:53 HMM Trainingszyklus0:23:06 Etikettierte Daten0:30:58 Initialisierung mit K-Mittelwerte Algorithmus0:32:36 Neutral Gas Algorithmus0:35:38 Initialisierung der HMM Parameter0:40:35 Initialisierung ohne Ettiketierte Daten 0:41:23 Viterbi Training0:46:50 Label Train…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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12: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 04.12.2017 1:29:34

4+ y ago1:29:34

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12 | 0:00:00 Starten0:02:07 Expectation Maximization (EM)0:05:35 EM0:09:59 EM - Expectation Schritt0:14:39 EM für Mixtur-Gewichte0:23:40 EM für Mixturgewichte0:30:07 EM für Gaußmixturen0:52:19 EM für HMMs0:56:20 EM für HMMs Anfangswahrscheinlichkeiten0:58:23 EM für Übergangswahrscheinlichkeiten1:09:43 HMM Training für multiple Trainingssequenzen1:1…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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11: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 29.11.2017 1:32:44

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11 | 0:00:00 Starten0:00:31 Die Fundamentalformel (Erinnerung)0:01:00 Hidden Markov Model Ansatz0:04:14 Münzen-Beispiel0:10:53 Urne Ball Modell0:12:02 HMM Definition0:14:06 HMM Beobachtungsgenerierung0:16:13 Die HMM Trellis0:17:05 Die drei Probleme der HMMs0:22:46 Forward Algorithmus0:39:03 Backward Algorithmus0:41:01 Das Decoding Problem0:43:10 Vi…

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New@FAU (QHD 1920)

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Prof. Dr. Manami Sasaki - Wenn Sterne sterben 2017/2018 1:09

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Prof. Dr. Hanna Eglinger - Skandinavische Gegenwartsliteratur 2017/2018 1:08

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Der Mythos auf der Vase 2017/2018 1:33

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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10: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017 1:20:53

4+ y ago1:20:53

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10 | 0:00:00 Starten0:00:20 Vektorquantisierung0:01:07 Voronoiregionen0:01:19 Mahalanobis Distanz0:01:39 Vektorquantisierung als Klassifikationsproblem0:02:14 K-Nächte Nachbar0:03:21 Beschleunigung von KNN0:15:21 Baumstruktur des Merkmalsraum0:16:20 Aufgabe0:26:15 Finden von Referenzvektoren0:26:56 K-Mittelwerte0:29:09 Learning VQ0:31:24 LVQ2, LVQ3…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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09: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 22.11.2017 1:30:04

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09 | 0:00:00 Starten0:00:33 Spracherkennung mit Musterklassifikation0:03:37 Aufgabe0:04:55 Vergleich ganzer Äußerungen0:11:51 Time Warping0:14:19 Distanz zweier Äußerungen0:15:42 DP Matrix0:17:44 Dynamic Time Warping (DTW)0:20:24 Einschränkungen des DTW Pfades0:23:55 DTW-Schritte0:26:23 Der DTW Suchraum0:30:47 Mögliche Distanzen zwischen Vektoren0:…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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08: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 20.11.2017 1:04:43

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08 | 0:00:00 Starten0:00:16 Vergleich verschiedener Spektren0:01:40 Typische Vorverarbeitung0:12:10 Dynamische Merkmale0:13:10 Autokorrelaktion0:18:52 Nulldurchgangsrate0:21:30 Hauptkomponentenanalyse (PCA)0:26:23 Lineare Diskriminanznalyse0:31:08 Vorverarbeitung mit Neuronalen Netzen0:34:48 Bottleneck Features 0:38:06 Klassifikation0:43:00 Statisc…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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07: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 15.11.2017 1:18:53

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07 | 0:00:00 Starten0:00:04 Spektrodiagramm0:03:22 Oberschwingung, Harmonische0:07:11 Mel Skalierung0:16:35 Effekt der Fensterlängen0:20:58 Quelle Filter Modell der Sprache0:22:36 Helmholtzresonator0:27:55 Vokaldreieck0:32:59 Lineare Vorhersage (LPC)0:42:42 Interpretation der LPC Koeffizienten0:45:59 All-Pole Modell0:46:54 LPC Beispiel0:49:28 Cepst…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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05: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 08.11.2017 1:20:30

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05 | 0:00:00 Starten0:00:31 Wortfehlerrate0:03:26 Minimale Editierdistanz0:09:36 Eigenschaften der WER0:14:07 Probleme mit der WER?0:18:00 WER in den DARPA Evaluationen0:28:50 Grundlagen der Signalverarbeitng0:29:25 Wozu Signal(vor)verarbeitung?0:32:29 Systeme0:35:19 Zeitinvariante System0:36:54 Dirac Distribution0:43:50 Faltung0:46:58 Impulsantwor…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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06: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 13.11.2017 1:20:54

4+ y ago1:20:54

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06 | 0:00:00 Starten0:00:19 Die heutige Vorlesung0:00:27 Darstellungen der Fourierreihe0:00:37 Fouriertransformation0:01:17 Komplexes Spektrum0:03:06 Projektion der komplexen Exponentialfunktion auf die reelle trigonometrische Funktion0:04:33 Zeitdiskrete Fouriertransformation0:07:37 Diskrete Fouriertransformation0:11:11 Schnelle Fouriertransformat…

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Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, WS17/18, Vorlesung

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04: Grundlagen der Automatischen Spracherkennung, Vorlesung, WS 2017/18, 06.11.2017 1:20:59

4+ y ago1:20:59

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04 | 0:00:00 Starten0:00:57 Schriftsysteme0:14:06 Verteilung der Schriftsysteme0:17:36 Mikrofone0:27:17 Überblick0:28:14 Wandlerprinzipien0:37:19 Richtcharakteristik0:45:29 Akustische Bauformen0:59:31 Pop- und Windschutz1:01:05 Geschichte der ASR1:11:48 Euphonia -Speech Organ (1846)1:15:10 Radio Rex1:16:24 Vocoder1:18:38 Harpy…

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