Der Kern des Projektes Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung, ist die robuste und effiziente Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten.
Zu den adressierten Anwendungen gehören Kommunikationsgeräte wie Hörgeräte und Mobiltelefone, sowie Mensch-Maschine-Schnittstellen wie sprachgesteuerte Assistenten und Roboter.
Dazu ist es bei einem crossmodalen Ansatz, der Bild-, Audio- und Signale medizinischer Sensorik verarbeiten soll, notwendig, dass optimale Verfahren identifiziert und angewandt werden.
Die folgenden Videos zeigen Echtzeit-Demos zur Quellenseparation und Sprachanhebung in einem varechoischen Tonstudio.
Ziel ist es, mit Hilfe von mathematischer und rechnerischer Statistik optimale Lösungen für die Signalanalyse und Signalverarbeitung zu finden, wenn eine Reihe von praktischen Einschränkungen gegeben ist.
Zu den verwendeten Methoden gehören Bayes’sche Modelle und Schätzungen sowie maschinelle Lerntechniken wie Künstliche Tiefe Neuronale Netze.
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