Programm

Maschinelles Lernen (ML), oft mit „Künstlicher Intelligenz“ beworben, ist mittlerweile über 50 Jahre alt und hat Einzug in verschiedene Bereiche der Audiotechnik gehalten. Dieser Vortrag bietet einen Überblick über verschiedene ML Applikationen im Audiobereich, mit dem Fokus auf Klassifizierung (zum Beispiel Systeme zur Erstellung von Musikvorschlägen) und Generierung von Audiosignalen (zum Beispiel automatische Musikkompositionen). 

ML Algorithmen wirken für den Anwender oft wie Black-Boxen mit uneinsehbaren Funktionen. In diesem Vortrag werden die Konzepte der sogenannten erklärbaren künstlichen Intelligenz vorgestellt, deren Ziele einerseits eine Erklärung für das Zustandekommen der ML Ergebnisse („Warum kommt dieses Ergebnis zustande?“), und anderseits eine tiefgreifende Funktionserklärung der ML Algorithmen („Wie kommt das Ergebnis zustande?“) sind.

Mit vielen Audiobeispielen abgerundet, bietet dieser Vortrag einen Einstieg in die komplexe Welt der ML Algorithmen.