Abstracts
13:05 A method for reducing noise in ASR systems.
Michelle Burghardt en Michael Chesnaye
Begeleiding: Bea Valkenier
One of the main issues with automatic speech recognition (ASR) applications is their sensitivity to background noise. This - with the relatively small amount of literature devoted to pronunciation error detection - has hampered the deployment of CALL and CAPT applications which could potentially enhance the quality and efficiency of certain speech disorder treatments. We’ll be presenting a method which increases ASR robustness to noise. The method is based on speech re-synthesis which extracts and reconstructs those signal components specific to speech utterances. Sets of HMMs are trained on the original TIMIT speech database and on a re-synthesized version so as to test the efficiency of the approach.
13:25 The Neural Support Vector Machine
Michiel van der Ree
Begeleiding: Marco Wiering
The regression Support Vector machine is a robust regression technique. Unfortunately, its output is limited to one unit, unlike neural networks. In this presentation I will introduce the Neural Support Vector machine (NSVM): a hybrid system whose architecture includes both neural networks and Support Vector machines. The output of the NSVM is given by support vector machines who take a central feature layer as their input. This feature layer is in turn the output of a number of neural networks, whose training procedure uses the SVM's dual objectives as a measure of their error. Since the system is able to handle multiple outputs, it can also be used as a dimensionality reduction method, similar to an autoencoder. The results indicate that the system is able outperform state-of-the-art regression algorithms on single-output datasets. The results on dimensionality reduction are still pending because of the system's dependence on the tuning of parameters.
13:40 As we may remember - memory & consciousness
Joël Kuiper
Begeleiding: Sietse van Netten
Recently neurobiological understanding of the formation of (explicit) memory has increased dramatically. Using neuroimaging techniques various brain areas involved in the formation of memory have been pinpointed. It seems we are well underway in defining a neural correlate of memory. But the vessel for experiencing explicit memories when, for example, reliving a past moment in great detail is less understood. Consciousness, it seems, remains elusive within contemporary science. A small attempt will be undertaken at explaining consciousness in terms of memory, and on the background of some philosophical considerations of dynamic systems theory and causality it will be proposed that there is an inherent conjunction between memory and consciousness.
14:05 De effecten van verschillende taakeigenschappen op multitasken
Anita Drenthen en Tom Janssen
Begeleiding: Niels A. Taatgen en Jelmer P. Borst
We hebben onderzocht hoe mensen te beïnvloeden zijn in multitaskgedrag en of dit gepaard gaat met een verschil in efficiëntie. Hiervoor zijn twee experimenten opgezet, waarin proefpersonen in verschillende condities tegelijk e-mails en binnenkomende chatberichten moesten beantwoorden. In het eerste experiment is er gevarieerd met een pauze in de e-mailtaak en met de moeilijkheid van de chatvragen. Analyse liet onder andere zien dat zonder pauzes, proefpersonen het wisselen naar de chattaak vaker uitstellen naar een moment van lage werklast. Ook vergaten proefpersonen bijna altijd de e-mailinformatie na het wisselen van taak. Als vervolgonderzoek is het experiment nogmaals uitgevoerd, met daarbij een straftijd op het vergeten van de e-mailinformatie. Onder andere bleken proefpersonen hierdoor in alle condities vaker het wisselen naar de chattaak uit te stellen tot een moment van lage werklast. Onze vindingen komen overeen met eerder onderzoek en laten zien dat mensen adaptief omgaan met kleine veranderingen in programma's.
14:25 Jaagstrategie van slechtvalken (Falco Peregrine) op spreeuwen (Sturnus vulgaris) – Een model
Dyon Veldhuis
Begeleiding: C.K. Hemelrijk (Biology, Behavioral Science, Groningen), L.C. Verbrugge
Het StarDisplay-model is een model van zwermgedrag bij spreeuwen. Met behulp van lokale regels en krachten als stuwkracht en zwaartekracht wordt dit zwermgedrag gerealiseerd. In het model is er de mogelijkheid om een valk op de spreeuwen te laten jagen. De implementatie van de valk is echter erg simpel en niet erg realistisch. Daarom probeer ik met kennis uit de literatuur een meer biologisch plausibele jaagstrategie te implementeren, waarbij de focus ligt op het visuele systeem van de valk en de gevolgen van dit visuele systeem.
14:40 SET Learning - A case study of top-down learning in a bottom-up perceptual task
Sybren Jansen en Michiel van de Steeg
Begeleiding: Niels A. Taatgen en Enkhbold Nyamsuren
A lot of research has been done at looking at the difference between novice and practiced players in learning tasks. One of these tasks is SET. This visual perception game is very suitable for research because it gives insight in both perceptual and cognitive processes, and it’s easy to investigate. In our research we look at how players transition from novice to expert level. To do this, we let players play SET against a computer opponent while logging their data, such as reaction time and the type of sets found. We then looked at which aspects influence performance and in particular how this changes over time.
15:10 A quantum treatment of the 15-puzzle
Simon Knuijver
Begeleiding: Sonja Smets, Bart Verheij
De n-puzzel biedt tegelijkertijd een gestructureerde probleemruimte waarmee KI-algoritmen gemodelleerd en getest kunnen worden en een analogie voor een klasse van reële problemen. De 15-puzzel wordt hier opgelost met een gesimuleerde kwantum computer. Kwantum rekenen biedt mogelijkheden de NP-moeilijke puzzels op te lossen door breadth first, depth first, iterative deepening en parallelle zoekalgoritmen te modificeren tot hun fysieke rekenvarianten. Klassieke resultaten worden besproken en gebruikt bij de studie van de kwantum algoritmen. Daarbij wordt aandacht geschonken aan het genereren en herhaaldelijk oplossen van problemen, complexiteit, heuristieken, het kortste pad en het leren van vaker voorkomende problemen.
15:25 Categorizing soundscapes
Ayla Kangur en Eveline Broers
Begeleiding: Tjeerd Andringa en Nienke van Tellingen
Het onderzoek bestaat uit twee delen. Ten eerste zijn mensen gevraagd om verschillende geluidsfragmenten in te delen in bepaalde categorieën. Deze categorieën staan elk voor verschillende gemoedstoestanden en geven volgens de theorie van Axelsson uiteindelijk weer hoe complex een signaal is. Er is gekeken of fragmenten consistent op dezelfde manier gecategoriseerd worden en dus door iedereen even complex gevonden worden. In het tweede deel zijn de fragmenten aan de hand van signaalanalyse onderzocht op verschillende signaalcomponenten. Deze componenten worden gekoppeld aan de resultaten van de proefpersonen met als doel op signaalniveau een analyse te maken over de complexiteit van de fragmenten. Uiteindelijk zal een computerprogramma aan de hand van deze informatie zelf fragmenten kunnen analyseren en beoordelen op complexiteit.
15:40 Adaptive Obstacle Detection and Avoidance on a Mobile Robot
Rik Smit
Begeleiding: Tijn van der Zant
One of the most important parts in mobile robotics is the navigation of the robot trough the environment. Essential for robot navigation is detection and avoidance of obstacles in real-time. Many solutions to this problem have been found using all sorts of sensor devices. This article will provide an implementation for obstacle detection and avoidance using the Kinect sensor. Using an offline procedure, the obstacle detection module will be provided with essential information about the environment to make it run online in real-time. Obstacle avoidance will be achieved using potential field navigation on the detected obstacles.
15:55 Meronym Extraction from a Biomedical Corpus
Niels van Dijk
Begeleiding: Jennifer Spenader
Most research into lexical pattern extraction has been performed on general corpora, but recently research into extracting patterns from biomedical texts has become another topic of interest. We present an algorithm for extracting meronym pairs (part-whole relationship, e.g. finger and hand) from biomedical texts. This algorithm is based upon a method for the extraction of meronym pairs from general corpora. We evaluate the validity of using methods developed for general corpora on more domain-specific texts by comparing the results of the original method with our algorithm.
16:10 Afsluiting met borrel
