FG Kommunikationstechnik
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In this paper, acoustic resonance testing on glass intravenous (IV) bottles is presented. Different machine learning methods were applied to distinguish acoustic observations of bottles with defects from the intact ones. Due to the very limited amount of available specimens, the question arises whether the deep learning methods can achieve similar or even better detection performance compared with traditional methods.
How can discrete pitches and chords emerge from the continuum of sound? Using a quantum cognition model of tonal music, we prove that the associated Schrödinger equation in Fourier space is invariant under continuous pitch transpositions. However, this symmetry is broken in the case of transpositions of chords, entailing a discrete cyclic group as transposition symmetry. Our research relates quantum mechanics with music and is consistent with music theory and seminal insights by Hermann von Helmholtz.
Metaphors involving motion and forces are a source of inspiration for understanding tonal music and tonal harmonies since ancient times. Starting with the rise of quantum cognition, the modern interactional conception of forces as developed in gauge theory has recently entered the field of theoretical musicology. We develop a gauge model of tonal attraction based on SU(2) symmetry. This model comprises two earlier attempts, the phase model grounded on U(1) gauge symmetry, and the spatial deformation model derived from SO(2) gauge symmetry. In the neutral, force-free case both submodels agree and generate the same predictions as a simple qubit approach. However, there are several differences in the force-driven case. It is claimed that the deformation model gives a proper description of static tonal attraction. The full model combines the deformation model with the phase model through SU(2) gauge symmetry and unifies static and dynamic tonal attraction.
Ein wesentlicher Bestandteil kognitiver – und damit auch sprach-verarbeitender – Agentensysteme ist die Verhaltenssteuerung. Eine ihrer wichtigsten Aufgaben besteht darin, Entscheidungsprobleme, die in der Auseinandersetzung mit der physischen Umgebung eines Agenten auftreten, rational zu lösen. Zunächst diskutieren wir die klassischen, nutzenbasierten Entscheidungsmodelle für sequentielle- und episodische Umgebungen am Beispiel des Mouse-Maze-Problems. Zu letzteren gehören die sogenannten konsummatorischen Endhandlungen, sie stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit. Weil sich Entscheidungen bei Endhandlungen final auf die Lebensdauer des Agenten auswirken können, dürfen Fehlleistungen und Täuschungen nur äußerst selten auftreten. Aus diesem Grund stellen wir der rationalen Methode die psychologische Methode entgegen, die zusätzlich auf der Einführung von semantischen Kategorien beruht. Die dafür benötigten semantischen Repräsentationen modellieren wir nach einem quantenmechanischen Formalismus. Daraus leitet sich die zentrale Fragestellung dieser Arbeitab: Bietet die quantenmechanische Perspektive einen Mehrwert bei der Modellierung der konsummatorischen Endhandlung und lässt sich dieser Formalismus inden Perzeptions-Aktionszyklus (PAC) eines kognitiven Agenten einbetten.
Diese theoretische Untersuchung hat das Ziel, eine für maschinelles Lernen geeignete logisch-mathematische Formulierung des operanten Konditionierens nach B. F. Skinner zu finden. Dazu wählen wir zu jedem Lernreiz eine Differenzvariable, wobei wir unter Differenz eine Wahrnehmung von Unterschieden auf Seiten des Lernenden zwischen dem Zustand der Welt vor und nach seinem Verhalten verstehen. Da ein Lernreiz nicht vorhanden oder vorhanden und im letzterenFall negativ oder positiv sein kann, besteht der Wertebereich einer Differenzvaria-blen im einfachsten Fall aus drei möglichen Werten: +1, 0 und −1. Abschließendstellen wir eine Verbindung zum Stevensschen Potenzgesetz her und skizzieren eine quantenlogische Modellierung.
Speech-controlled user interfaces facilitate the operation of devices and household functions to laymen. State-of-the-art language technology scans the acoustically analyzed speech signal for relevant keywords that are subsequently inserted into semantic slots to interpret the user's intent. In order to develop proper cognitive information and communication technologies, simple slot-filling should be replaced by utterance meaning transducers (UMT) that are based on semantic parsers and a mental lexicon, comprising syntactic, phonetic and semantic features of the language under consideration. This lexicon must be acquired by a cognitive agent during interaction with its users. We outline a reinforcement learning algorithm for the acquisition of the syntactic morphology and arithmetic semantics of English numerals, based on minimalist grammar (MG), a recent computational implementation of generative linguistics. Number words are presented to the agent by a teacher in form of utterance meaning pairs (UMP) where the meanings are encoded as arithmetic terms. Since MG encodes universal linguistic competence through inference rules, thereby separating innate linguistic knowledge from the contingently acquired lexicon, our approach unifies generative grammar and reinforcement learning, hence potentially resolving the still pending Chomsky-Skinner controversy.
Metastability refers to the fact that the state of a dynamical system spends a large amount of time in a restricted region of its available phase space before a transition takes place, bringing the system into another state from where it might recur into the previous one. beim Graben and Hutt (2013) suggested to use the recurrence plot (RP) technique introduced by Eckmann et al. (1987) for the segmentation of system's trajectories into metastable states using recurrence grammars. Here, we apply this recurrence structure analysis (RSA) for the first time to resting-state brain dynamics obtained from functional magnetic resonance imaging (fMRI). Brain regions are defined according to the brain hierarchical atlas (BHA) developed by Diez et al. (2015), and as a consequence, regions present high-connectivity in both structure (obtained from diffusion tensor imaging) and function (from the blood-level dependent-oxygenation—BOLD—signal). Remarkably, regions observed by Diez et al. were completely time-invariant. Here, in order to compare this static picture with the metastable systems dynamics obtained from the RSA segmentation, we determine the number of metastable states as a measure of complexity for all subjects and for region numbers varying from 3 to 100. We find RSA convergence toward an optimal segmentation of 40 metastable states for normalized BOLD signals, averaged over BHA modules. Next, we build a bistable dynamics at population level by pooling 30 subjects after Hausdorff clustering. In link with this finding, we reflect on the different modeling frameworks that can allow for such scenarios: heteroclinic dynamics, dynamics with riddled basins of attraction, multiple-timescale dynamics. Finally, we characterize the metastable states both functionally and structurally, using templates for resting state networks (RSNs) and the automated anatomical labeling (AAL) atlas, respectively.
Sprachgesteuerte Benutzerschnittstellen stehen oftmals vor der Aufgabe, physikalische Größenangaben und andere Zahlworte verstehen und äußern zu müssen. Wir beschränken uns hier auf die sprachliche Produktion und das Verstehen von Zahlworten. Um nicht sämtliche Zahlwörter in einer Datenbank (dem mentalen Lexikon) vorhalten zu müssen, sollen morphologische Komposita durch eine geeignete Grammatik ableitbar sein. Wir kodieren sprachliche Zeichen als geordnete Tripel von Exponenten, syntaktischen Typen und Semantiken. Der syntaktische Typ wird durch eine minimalistische Grammatik (MG) beschrieben. Für die Semantik verwenden wir den Lambda-Kalkül der arithmetischen Termalgebra. Auf dem MG-Lexikon operieren syntaktische Erzeugungsfunktionen, die durch linguistische Inferenzregeln vorgegeben sind. Sprachproduktion und Sprachverstehen lassen sich dann durch einen bidirektionalen Utterance-Meaning-Transducer (UMT) beschreiben. Bei der Sprachproduktion gehen wir von einer semantischen Repräsentation einer Zahl als arithmetische Termstruktur aus. Durch Datenbankabfrage wird daraus eine Zeichenfolge, welche die passenden Lexikon-Einträge enthält. Daraus berechnet der UMT die Morphologie der Äußerung. Beim Sprachverstehen wird zur Eingabe die abgefragte Zeichenfolge auf dem Stack eines Priority-Queue-Parsers abgespeichert. Durch Anwendung der minimalistischen Inferenzregeln erzeugt der UMT dann schrittweise die semantische Termstruktur.
Bereits in der Frühphase der Kybernetik stellte C. E. Shannon ein Labyrinthexperiment zur Problemlösung vor, das sich an der mythologischen Figur des Theseus orientierte. Seine Lösung kommt dabei ohne ein Bedeutungskonzept aus. Eine Problemanalyse aus psychologischer Sicht macht allerdings deutlich, dass bei diesem Experiment wesentliche kognitive Aspekte nicht berücksichtigt wurden. Um diese Aspekte herauszustellen, befassen wir uns kurz mit den mythologischen und historischen Hintergründen des Labyrinthproblems und erläutern anschließend, warum wir über Shannons Modellvorstellungen hinausgehen müssen und Verfahren benötigen, mit denen wir zu semantischen Datenträgern gelangen können. Zur Veranschaulichung unserer Methode modifizieren wir die Problemstellung, in dem wir "Theseus" die Befriedigung der Bedürfnisse Hunger und Durst ermöglichen. Die Grundlage des Verfahrens ist die Festlegung von Zielmerkmalen und daran anschließend die Identifikation von lösungsrelevanten Steuermerkmalen, welche "Theseus" zur Problemlösung nutzen kann. Wir verwenden dabei den mathematischen Formalismus der Quantenmechanik, da er uns die Ableitung von semantischen Strukturen auf eine sehr elegante Weise erlaubt. Zunächst exploriert "Theuseus" die Umgebung und erhält eine kompakte Repräsentation in Form eines Weltvektors in einem Hilbertraum, der durch Tensorverknüpfungen verschiedener Merkmalsräume entsteht. Die Kombination dieser Merkmalsräume führt auf die mathematische Struktur eines Verbandes. Ausgehend vom gefundenen Weltvektor stellen wir ein Verfahren vor, mit dem "Theseus" Unterstrukturen des Verbandes bestimmen kann, welche semantischen Strukturen entsprechen und anschließend für die Problemlösung verwendet werden können. Wir demonstrieren das Verfahren an verschiedenen Weltkonfigurationen. Den dabei abgeleiteten semantischen Strukturen kann man entnehmen, welche Merkmale berücksichtigt werden müssen, um die Zielmerkmale einer gegebenen Konfiguration manipulieren zu können.
We present a model, inspired by quantum field theory, of the so-called inner stage of technical cognitive agents. The inner stage represents all knowledge of the agent. It allows for planning of actions and for higher cognitive functions like coping and fantasy. By the example of a cognitive mouse agent living in a maze wold, we discuss learning, action planning, and attention in a fully deterministic setting and assuming a totally observable world. We explain the relevance of our approach to cognitive infocommunications.
Quantum cognition emerged as an important discipline of mathematical psychology during the last two decades. Using abstract analogies between mental phenomena and the formal framework of physical quantum theory, quantum cognition demonstrated its ability to resolve several puzzles from cognitive psychology. Until now, quantum cognition essentially exploited ideas from projective (Hilbert space) geometry, such as quantum probability or quantum similarity. However, many powerful tools provided by physical quantum theory, e.g., symmetry groups have not been utilized in the field of quantum cognition research sofar. Inspired by seminal work by Guerino Mazzola on the symmetries of tonal music, our study aims at elucidating and reconciling static and dynamic tonal attraction phenomena in music psychology within the quantum cognition framework. Based on the fundamental principles of octave equivalence, fifth similarity and transposition symmetry of tonal music that are reflected by the structure of the circle of fifths, we develop different wave function descriptions over this underlying tonal space. We present quantum models for static and dynamic tonal attraction and compare them with traditional computational models in musicology. Our approach replicates and also improves predictions based on symbolic models of music perception.
In this contribution, we want to summarize recent development steps of theembeddedcognitive user interfaceUCUI, which enables auser-adaptive scenario inhuman-machine or even human-robot interactions by considering sophisticated cognitive andsemantic modelling.The interface prototype is developed by differentGerman institutes and companies with their steering teams at Fraunhofer IKTS and Brandenburg University of Technology. The interface prototype is able to communicate with users viaspeech andgesture recognition, speech synthesis and a touch display. The device includes an autarkic semantic processing and beyond a cognitive behavior control, which supportsan intuitive interaction to controldifferent kindsof electronic devices,e.g. in a smart home environment or in interactive respectively collaborative robotics.Contraryto available speech assistance systems such as Amazon Echo or Google Home, the introduced cognitive user interface UCUIensuresthe user privacy by processing all necessary informationwithout any network access ofthe interface device.
We present a Matlab toolbox, called “FockBox”, handling
Fock spaces and objects associated with Fock spaces: scalars, ket and
bra vectors, and linear operators. We give brief application examples
from computational linguistics, semantics processing, and quantum logic,demonstrating the use of the toolbox.
A circle of a sphere is a circle drawn on a spherical surface like, for instance, circles of latitude or longitude. Circles in arbitrary 3D positions can be drawn with TikZ very easily using a transformed coordinate system provided by the tikz-3dplot package (that is because TikZ can only draw circles on the xy-plane). However, automatically distinguishing the parts of the circle lying on the front and back sides of the sphere, e.g. by drawing a solid arc on the front side and a dashed one on the back side, is a somewhat tricky feat. The tikz-3dplot-circleofsphere package will perform that feat for you.
We report on research conducted as part of the Universal Cognitive User Interface (UCUI) project, which aims at developing a universal, autarkic module for intuitive interaction with technical devices. First, we present an empirical study of image schemas as basic building blocks of human knowledge. Image schemas have been studied extensively in cognitive linguistics, but insufficiently in the context of human-computer-interaction (HCI). Some image
schemas are developed early at pre-verbal stages (e.g., up-down) and may, thus, exert greater influence on human knowledge than later developed image schemas (e.g., centre-periphery). To investigate this for HCI contexts, we applied a speech interaction task using a Wizard of Oz paradigm. Our results show that users apply early image schemas more frequently than late image schemas. They should, therefore, be given preference in interface designs. In the second
part of this contribution we therefore focus on the appropriate representation and processing of semantics. We introduce novel theoretical work including feature-values-relations and Petri net
transducers, and discuss their impact on behaviour control of cognitive systems. In addition, we illustrate some details of the implementation regarding learning strategies and the graphical
user interface.
Computation is classically studied in terms of automata, formal languages and algorithms; yet, the relation between neural dynamics and symbolic representations and operations is still unclear in traditional eliminative connectionism. Therefore, we suggest a unique perspective on this central issue, to which we would like to refer as to transparent connectionism, by proposing accounts of how symbolic computation can be implemented in neural substrates. In this study we first introduce a new model of dynamics on a symbolic space, the versatile shift, showing that it supports the real-time simulation of a range of automata. We then show that the Gödelization of versatile shifts defines nonlinear dynamical automata, dynamical systems evolving on a vectorial space. Finally, we present a mapping between nonlinear dynamical automata and recurrent artificial neural networks. The mapping defines an architecture characterized by its granular modularity, where data, symbolic operations and their control are not only distinguishable in activation space, but also spatially localizable in the network itself, while maintaining a distributed encoding of symbolic representations. The resulting networks simulate automata in real-time and are programmed directly, in absence of network training. To discuss the unique characteristics of the architecture and their consequences, we present two examples: i) the design of a Central Pattern Generator from a finite-state locomotive controller, and ii) the creation of a network simulating a system of interactive automata that supports the parsing of garden-path sentences as investigated in psycholinguistics experiments.
Metastable attractors and heteroclinic orbits are present in the dynamics of various complex systems. Although their occurrence is well-known, their identification and modeling is a challenging task. The present work reviews briefly the literature and proposes a novel combination of their identification in experimental data and their modeling by dynamical systems. This combination applies recurrence structure analysis permitting the derivation of an optimal symbolic representation of metastable states and their dynamical transitions. To derive heteroclinic sequences of metastable attractors in various experimental conditions, the work introduces a Hausdorff clustering algorithm for symbolic dynamics. The application to brain signals (event-related potentials) utilizing neural field models illustrates the methodology.
ucuikt2015
How well does a given pitch fit into a tonal scale or key, being either a major or minor key? This question addresses the well-known phenomenon of tonal attraction in music psychology. Metaphorically, tonal attraction is often described in terms of attracting and repelling forces that are exerted upon a probe tone of a scale. In modern physics, forces are related to gauge fields expressing fundamental symmetries of a theory. In this study we address the intriguing relationship between musical symmetries and gauge forces in the framework of quantum cognition.
Recurrence structures in univariate time series are challenging to detect. We propose a combination of symbolic and recurrence analysis in order to identify recurrence domains in the signal. This method allows to obtain a symbolic representation of the data. Recurrence analysis produces valid results for multidimensional data, however, in the case of univariate time series one should perform phase space reconstruction first. In this chapter, we propose a new method of phase space reconstruction based on the signal's time-frequency representation and compare it to the delay embedding method. We argue that the proposed method outperforms the delay embedding reconstruction in the case of oscillatory signals. We also propose to use recurrence complexity as a quantitative feature of a signal. We evaluate our method on synthetic data and show its application to experimental EEG signals.
Little Drop of Mulligatawny Soup, Miss Sophie? Automatic Speech Understanding provided by Petri Nets
(2017)
In der vorliegenden Arbeit wird die Verwendung von endlichen Transduktoren zur bidirektionalen Übersetzung zwischen der syntaktischen und semantischen Ebene eines natürlichsprachlichen Dialogsystems untersucht. Zur Bedeutungsrepräsentation werden Merkmal-Werte-Relationen verwendet. Solche beschrifteten partiellen Ordnungen ermöglichen eine hierarchische Strukturierung von semantischen Begriffen und können durch gerichtete azyklische Graphen dargestellt werden.
Auf Grundlage eines bedeutungsorientierten Sprachmodells wird eine mögliche Vorgehensweise zur Modellierung von Äußerungs-Bedeutungs-Transduktoren vorgestellt. Voraussetzung dafür ist eine Sprachdatensammlung, welche zum Beispiel mit Hilfe von Wizard-of-Oz Experimenten erstellt werden kann.
Für die eigenen Untersuchungen wurden Transduktoren zu Sprachäußerungen der deutschen Lautsprache und der Deutschen Gebärdensprache konstruiert. Diese semantischen Grammatiken werden sowohl für die Interpretation als auch für die Artikulation eingesetzt. Auf der Perzeptionsseite ist somit die automatische Generierung von semantischen Zeichenketten zu einem gegebenen Worthypothesegraphen realisierbar. Durch die Klammerstruktur der semantischen Zeichenketten kann die dazugehörige Merkmal-Werte-Relation erzeugt werden. Diese Bedeutungsrepräsentation wird in der Beispielanwendung unter Verwendung des inversen Äußerungs-Bedeutungs-Transduktors direkt wieder artikuliert. Zuvor ist jedoch eine Linearisierung der Merkmal-Werte-Relation notwendig. Als Ergebnis dieser beiden Übersetzungsprozesse erhält man eine sinngemäße Wiedergabe zu der gegebenen Sprachzeichenfolge. Durch die Verwendung sprachabhängiger semantischer Grammatiken ist zudem auch eine bedeutungsorientierte Übersetzung des erkannten sprachlichen Ausdrucks realisierbar.
Zusätzlich wurde auch ein aktuelles Verfahren zur semantischen Dekodierung mit endlichen Transduktoren umgesetzt, welches ein konzeptuelles stochastisches Sprachmodell nutzt. Damit ist eine vergleichende Bewertung dieser beiden Vorgehensweisen zur semantischen Interpretation möglich.
An application example for unified speech synthesis and recognition using Hidden Markov Models
(2009)
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.