Wohnsituation in St. Niklaus: Analyse und Handlungs-empfehlungen für die Optimierung der Wohnsituation

Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Wohnsituation in St. Niklaus. Bei dem am 17. Mai 2014 durchgeführten Zukunftstag erkannte die Gemeinde, dass die Bevölkerung sich Veränderungen im Zusammenhang mit der Wohnsituation wünscht. Die Gemeinde St. Niklaus kam ebenfalls zur Erkenntnis, dass Berggebiete häufig von Abwanderung in Richtung der Zentren betroffen sind. Um dem allgemeinen Trend bereits vor Eintritt der Abwanderung entgegenzuwirken, entschied sich die Gemeinde, die Bedürfnisse der Bevölkerung zu ermit-teln, um Veränderungen einzuleiten, die Wohnsituation zu optimieren und schlussendlich die Einwohnerzahl zu festigen oder gar auszubauen

On the accuracy of the estimated policy function using the Bellman contraction method

In this paper we show that the approximation error of the optimal policy function in the stochastic dynamic programing problem using the policies defined by the Bellman contraction method is lower than a constant (which depends on the modulus of strong concavity of the one-period return function) times the square root of the value function approximation error. Since the Bellman's method is a contraction it results that we can control the approximation error of the policy function. This method for estimating the approximation error is robust under small numerical errors in the computation of value and policy functions.

Text Dependent Speaker Verification

Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout systém pro textově závislé rozpoznávání mluvčího. Bylo otestováno několik přístupů na databázi MIT, která obsahuje nahrávky průměrné délky 0,46s. Z otestovaných přístupů se jeví jako nejlepší kombinace systému DTW s využitím odhadu posteriorních pravděpodobností fonémů (posteriogramu) jako výstupu z Fonémového rozpoznávače, a akustického SID systému založeného na iVektorech a PLDA (Probabilistic Linear Component Analysis). Fúze těchto dvou systémů pomocí Neuronové sítě dosahuje nejlepších výsledků (EER) a to 17,84% pro ženy a 16,38% pro muže, což je relativní zlepšení 49,9% u žen a 54,2% u mužů oproti samostatnému akustickému rozpoznávání.The goal of this Bachelor's thesis was to design text dependent speaker recognition system. There were few systems tested for MIT database. This database contains recordings of 0.46s average length. Best case for recognition is to use a combination of DTW system using posterior probability estimation (posteriograms) as an output of Phoneme recognizer and acoustic SID system based on iVectors and PLDA (Probabilistic Linear Component Analysis). Fusion with Neural network gives the best results (EER). These are 17.84% EER for women and 16.38% for men. It's 49.9% relative improvement for women and 54.2% for men against acoustic recognition alone.