Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernenInformationstechnik eine grosse Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend vonder Reprasentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtigerKlassifikationsverfahren. Dazu zahlen 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 StateMachines) sowie ausgewahlte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die imersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassendeBeschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen derInformationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zumKlassifikationsergebnis fuhrt."
Author Biography
Prof. Dr.-Ing. habil. Rudiger Hoffmann war bis 2014 Inhaber der Professur fur Systemtheorie und Sprachtechnologie der Technischen Universitat Dresden. Er ist jetzt Seniorprofessor der TU Dresden und Gastprofessor der Tongji University, Shanghai. Seine Arbeitsgebiete sind die Anwendung der Signal- und Systemtheorie in der Sprachtechnologie und die Geschichte der Sprachkommunikation.Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Wolff ist seit 2011 Inhaber der Professur fur Kommunikationstechnik an der Brandenburgischen Technischen Universitat Cottbus-Senftenberg. Er arbeitet auf den Gebieten der Sprachtechnologie, der akustischen Mustererkennung und der kognitiven Systeme."
