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Wissensbasierte Modellierung von Klassifikatoren für Zeit-Frequenz-Muster in PCM-Daten

Sebastian Hübner
ISBN 978-3-8325-1596-6
100 Seiten, Erscheinungsjahr: 2007
Preis: 29.80 EUR

Stichworte/keywords: Mustererkennung , Signalverarbeitung , Audiodaten , Bioakustik , Datamining

Der vorliegende Band befasst sich mit der wissensbasierten Modellierung von Klassifikatoren für Zeit-Frequenz-Muster in PCM-Daten (z.B. in Audiodaten). Es wird ein interdisziplinäres Problem behandelt, das viele Facetten umfasst. Zu diesen gehören Fragen der Modellbildung, Wissensrepräsentation, Visualisierung und Algorithmik.

Zunächst wird eine universelle Methode zur Herstellung von Klassifikatorsystemen formal beschrieben. Hierbei wird insbesondere dem Umstand Rechnung getragen, dass viele typische Modellierungsaufgaben anwendungsspezifisches Expertenwissen erfordern. Im Anschluss werden insgesamt 20 elementare algorithmische Verfahren dargestellt, welche die Grundlage eines umfassenden Systems zur wissensbasierten Modellierung von Klassifikatoren für Zeit-Frequenz-Muster in PCM-Daten bilden.

Methode und Algorithmen sind hochgradig flexibel und lassen sich in sehr vielen Bereichen einsetzen. Mögliche Anwendungen ergeben sich beispielsweise in der Bioakustik, der Physik oder in der Sprachwissenschaft.

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