Prerna Arora

Untersucht auf einem maschinellen Lernproblem von Acoustic Event Detection, das darauf abzielt, akustische Ereignisse wie Schuss, Schrei, Alarm, Lachen etc. aus Wahrlebens-Audio zu erkennen. Bei der Anwendung von überwachte und übertragenden Lernalgorithmen mit Convolution und Recurrent neuronalen Netzwerken habe ich an der Erkennung von Ereignissen in der Wahrlebens-Audiodatenbank gearbeitet.

Gearbeitet im Produktvalidierungs Abteilung des Tools Sequential Logic Equivalence Checker (SLEC), das formal die Äquivalenz zwischen zwei Designs in unterschiedliche Sprache beweist. Viele Anwendungs und Testfälle in verschiedenen Programmiersprachen, wie C, System C, Verilog und System Verilog, entwickelt und optimiert.

Signal and Information Processing