TY - CHAP A1 - Schmitt, Ingo ED - Jokisch, Oliver T1 - Informationsdarstellung nach den Gesetzen der Quantenmechanik- und logik T2 - Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2016, Tagungsband der 27. Konferenz, Leipzig, 2.-4. März 2016 N2 - Die 27. Konferenz "Elektronische Sprachsignalverarbeitung" ist der Sprach- und Audiosignalverarbeitung sowie angrenzenden Disziplinen in einer großen Breite gewidmet. Die ESSV 2016 bleibt der Tradition der Konferenzreihe verpflichtet und schlägt eine Brücke zwischen Forschung und Anwendung. Der vorliegende Tagungsband enthält 38 Beiträge von 95 Autorinnen und Autoren zu folgenden Themengruppen: Kognitive Systeme; Fremdspracherwerb, Dialekt- und Korpusanalyse; Spracherkennung und Dialogsysteme; Phonetik und Prosodie; Sprachproduktion, Therapie und Diagnostik; Sprechercharakteristik und Stimmanalyse; Audio- und Sprachkodierung, Sprachqualität; Musikanalyse, Sensorik und Signalverarbeitung. Die drei Hauptvorträge von Dietrich Dörner, Ingo Schmitt und Dirk Labudde beschäftigen sich mit künstlicher Intelligenz, Quantencomputing sowie forensischer Text- und Datenanalyse. Y1 - 2016 SN - 978-3-95908-040-8 SP - S. 13 PB - TUDpress CY - Dresden ER - TY - CHAP A1 - Egert, Philipp T1 - FM-DBSCAN: Ein effizienter, dichte-basierter Clustering-Algorithmus T2 - 28th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken, Nörten Hardenberg, Germany, May 24-27, 2016 N2 - DBSCAN ist ein dichte-basierter Clustering-Algorithmus, der Cluster beliebiger Form auffindet und diese von Rauschen trennt. Aufgrund des quadratischen Aufwands ist DBSCAN fur große Datenmengen jedoch oft ungeeignet. In die- ¨ ser Arbeit wird deshalb ein effizienterer Algorithmus namens FM-DBSCAN vorgestellt, der fur eine beliebige Distanz- ¨ funktion (Metrik) dasselbe Ergebnis wie DBSCAN liefert. Hierfur partitioniert FM-DBSCAN die Datenkollektion in ¨ Leader-Umgebungen, auf denen anschließend das Clustering durchgefuhrt wird. Erste Experimente mittels synthetischen ¨ Datenkollektionen zeigen, dass FM-DBSCAN um einen Faktor > 990 schneller als DBSCAN ist und auch wesentlich besser mit der Kollektionsgr¨oße skaliert Y1 - 2016 UR - http://ceur-ws.org/Vol-1594/paper9.pdf SP - 44 EP - 49 PB - RWTH CY - Aachen ER -