Sehr geehrte Abonnenten des Kolloquium-Newsletters, gerne informieren wir Sie über die nächsten Termine unseres Kommunikationstechnischen Kolloquiums. *Montag, 11. November 2019* *Vortragender*: Lukas Stich *Ort*: Hörsaal 4G IKS *Zeit:* 14:00 Uhr *Master-Vortrag*: Lokalisation von Schallquellen mit Methoden des maschinellen Lernens In dieser Arbeit wird die Lokalisation von Schallquellen mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen in verschiedenen akustischen Umgebungen untersucht. Eine Kombination aus achtkanaligem Mikrofon-Array und Convolutional Neural Networks wird verwendet, um die Position der Schallquelle hinsichtlich ihres Azimutwinkels zu schätzen. Als Quellsignal werden hierbei Rausch- und Sprachsequenzen eingesetzt, die mit einer Kurzzeit-Fourier-Transformation in den Frequenzbereich überführt werden. Das für die Lokalisation analysierte Merkmal ist die Phase. Es werden drei verschiedene Umgebungen betrachtet, die sich hinsichtlich ihrer akustischen Komplexität unterscheiden. Die erste Umgebung ist ein Freigeld, das am Computer simuliert wird. Hier hat sich gezeigt, dass der Adam Optimierer dem RMSProp Optimierer vorzuziehen ist und es im Verlauf des Trainings keinen Unterschied zwischen der He-Initialisierung mit Gleichverteilung und Normalverteilung gibt. Der mittlere absolute Fehler ist bei der Lokalisation mit dem neuronalen Netz in Freifeld-Bedingungen kleiner als bei zwei untersuchten Referenzverfahren. Die zweite Umgebung ist ein Messraum, in dem zum Sammeln von Trainingsdaten umfangreiche Messungen durchgeführt wurden. Bei der Verwendung von Data Augmentation konnte ein kleinerer Generalisierungsfehler festgestellt werden. Die Genauigkeit bei der Klassifizierung der Testdaten ist mit dem neuronalen Netz höher als mit den Verfahren der Literatur. Allerdings ist der mittlere absolute Fehler größer. Die dritte Umgebung ist der Innenraum eines Demofahrzeuges, das mit zusätzlichen Lautsprechern ausgestattet ist. Hier wurde deutlich, dass die Fähigkeit eines neuronalen Netzes, das mit Daten aus dem Messraum trainiert wurde, nicht ohne zusätzliche Anpassungen an die akustische Umgebung im Fahrzeuginnenraum übertragen werden kann. und *Dienstag, 12. November 2019* *Vortragender*: Thomas Weyland *Ort:* Hörsaal 4G IKS *Zeit:* 10:00 Uhr *Bachelor-Vortrag*: Robust Delay Estimation for Feedback Systems Feedback occurs when an output signal is fed back into a system as part of the input signal. Thus, acoustical feedback takes place when there's a transducer, such as a microphone in immediate vicinity of a loudspeaker. The fed back signal may negatively impact the audio quality of the output signal, since the superposition of the input signal and a time delayed copy of the same signal may create unwanted howling effects. In the scope of this bachelor's thesis, acoustical feedback in IP-based teleconferencing systems, e.g., a conference call which is transmitted over the internet is considered. In order for feedback to occur, at least two users of the same conference call will have to be in proximity of each other, with at least one caller using the loudspeaker. The output signal will be detected by the microphone, transmitted and thus delayed over Internet Protocol, befor then being played back as part of the input signal. This thesis aims at implementing an algorithm that detects when howling artefacts occur and also determines their frequencies. Essential in achieving this, is the realisation of a transmission delay estimatiing function. Alle Interessierten sind herzlich eingeladen. Eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Allgemeine Informationen zum Kolloquium sowie eine aktuelle Liste der Termine des Kommunikationstechnischen Kolloquiums finden Sie unter http://www.iks.rwth-aachen.de/aktuelles/kolloquium/ -- Irina Ronkartz Institute of Communication Systems (IKS) RWTH Aachen University Muffeter Weg 3a, 52074 Aachen, Germany +49 241 80 26958 (phone) ronkartz@iks.rwth-aachen.de http://www.iks.rwth-aachen.de/