FG Kommunikationstechnik
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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.
Dieses Buch bietet eine umfassende Darstellung der Methoden, mit denen zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Signale so analysiert werden, dass ihre für die Weiterverarbeitung wesentlichen Merkmale extrahiert werden. Dazu wird die Beschreibung der Signale im Zeit- und Frequenzbereich behandelt und durch eine Einführung in Digitalfilter ergänzt. Auf diesen Grundlagen bauen speziellere Analyseverfahren auf; insbesondere wird auf Kurzzeit-Spektralanalyse, Wavelets, Cepstrum und lineare Prädiktion eingegangen. Die Darstellung wird im zweiten Band mit den Methoden der Signalerkennung fortgesetzt, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Recommendations
(1999)