Du befindest dich hier: FSI Informatik » Prüfungsfragen und Altklausuren » Hauptstudiumsprüfungen » Lehrstuhl 5 » Pattern Recognition, Sprachverstehen (Übersicht)
Pattern Recognition, Sprachverstehen
Prüfer: Elli Angelopoulou, Elmar Nöth
PR
- Überraschung: Big Picture (Training: supervised vs. unsupervised learning)
- Histogram Equalization (warum? was ist das Ziel?)
- Feature Extraction: zwei Prinzipien? allgemeine Transformationsformel (–> Φ)
- Walsh-Transformation (Prinzip, Implementierung mit Hadamard-Matrizen)
- PCA (was ist das? wie bekomme ich die Basisvektoren?)
- Bayes-Klassifikator hinschreiben, Bayes-Formel
- Optimaler Klassifikator (ohne Beweis; geht auch eine (0,n)-Kostenfunktion?)
Sprachverstehen
- Ausgangspunkt Bayes-Klassifikator, was sind die Einzelteile (akustisches & linguistisches Modell)
- …und den Rest schenke ich mir mal, weil die Diplomprüfung macht eh nie wieder jemand?
Hilfreiche Materialien
- Duda, Hart, Stork: Pattern Classification (Kapitel 2: Bayesian Decision Theory)
- Webb: Statistical Pattern Recognition
- Gonzalez, Woods: Digital Image Processing (Wavelets)
- Huang, Acero, Hon: Spoken Language Processing
- Schukat-Talamazzini: Automatische Spracherkennung
- Manning, Schütze: Foundations of Statistical Natural Language Processing (v.a. zum Thema Sprachmodelle)
- (Wendemuth: Grundlagen der stochastischen Sprachverarbeitung)
- Andrew Ng: Machine Learning (EM, PCA, …)
- Dorothea Kolossa: Einführung in die automatische Spracherkennung (u.a. sehr schön zu HMMs)