Sprechermodellierung auf geringen Trainingsstichproben

Die Identifikation von Personen aufgrund biometrischer Merkmale wird gegenwärtig auf breiter gesellschaftlicher Basis diskutiert. Sprache als wichtigstem Mittel menschlicher Kommunikation kommt dabei eine tragende Bedeutung zu. Sprecherspezifische Sprachcharkteristiken müssen dazu mit Modellen nachgebildet werden.
Für die Modellbildung stehen häufig nur Sprachstichproben geringen Umfangs zur Verfügung. Neben der Konzeption und Umsetzung eines vollständigen Sprecherverifikationssystems wurden deshalb Techniken zur Schätzung von Sprechermodellen auf geringen Trainingsstichproben diskutiert, umgesetzt und evaluiert.

Optimale Bestimmung der QT- Abstände im EKG

Für die Zulassung neu entwickelter pharmazeutischer Substanzen sind Studien zur Aufdeckung von eventuellen Nebenwirkungen erforderlich. Die Verlängerung des Herzfrequenz-korrigierten QT-Intervalls (QTc) gilt als Biomarker für das arrhythmogene Potenzial einer Substanz. Um auswertbare von nicht auswertbaren EKG Signalen zu unterscheiden, wurden vier Klassifikationsmethoden kombiniert mit jeweils drei Datenreduktionsmethoden unter Anwendung eines Resampling-Ansatzes optimiert und miteinander verglichen.

Ein stochastisches Modell für die T-Zell-Dynamik

T-Zellen sich wichtige Komponenten des Immunsystems, die in den Körper gelangte Fremdstoffe erkennen und bekämpfen. Dabei soll keine Reaktion auf körpereigene Bestandteile erfolgen.
Eine zentrale Frage in der Immunbiologie ist daher, wie die T-Zellen zwischen körpereigenen und fremden Bestandteilen unterscheiden können.
Ein wichtiger Beitrag zur Beantwortung dieser Frage gelingt mit Hilfe eines Modells, das durch die Untersuchung stochastischer Effekte eine Selbst-Fremd- Unterscheidungsfähigkeit erklären kann.

Dieses Modell soll in dem Vortrag vorgestellt werden.