id stringlengths 24 24 | path stringlengths 28 28 | snac_0 listlengths 36 360 | snac_1 listlengths 72 720 | snac_2 listlengths 144 1.44k | dnsmos float64 3 3.68 | duration float64 3 30 | language stringclasses 1 value | speaker stringlengths 16 16 | text stringlengths 3 1.15k | wav stringlengths 59 59 | hf_url stringclasses 29 values |
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... | 3.2187 | 6.468 | de | DE_B00002_S00818 | Aber wenn dem Versuchstier in einem offenen Affengesicht gezeigt wurde, ganz, ganz viele Aktionspotenziale. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000170.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1738 | 5.892 | de | DE_B00002_S00818 | Dann weniger, ja, und auf diese künstlichen Bilder dann noch weniger. Oder hier auch. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000172.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2005,
149,
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1045,
1048,
... | 3.1114 | 6.078 | de | DE_B00002_S00818 | Bei dieser, wenn die ganze Person gezeigt wird, feuert das Neuron. Wenn nur das Gesicht gezeigt wird, feuert das Neuron. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000173.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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546,
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3002,
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... | [
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1678,
4049,
2254,... | 3.2349 | 3.888 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn das Gesicht nicht gezeigt wird, wenn das verdeckt ist, feuert das Neuron nicht mehr. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000174.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1799,
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335,
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371... | [
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2016,
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1092,
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3280,
972,
1406,
... | 3.1289 | 9.525 | de | DE_B00002_S00818 | Das heißt also in diesem Bereich im infrotemporalen Cortex gibt es Neurone, die ganz spezifisch auf Gesichter reagieren. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000175.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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3605,... | [
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3543,
1088,
... | 3.157 | 13.989 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn man das wirklich haben will, dann zeigt sich, dass diese Art von Kodierung, nämlich, dass die Aktivität einer Zelle ein Objekt kodiert, nicht sehr effizient ist und dass es besser ist, um eine verteilte Kodierung zu haben. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000176.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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3... | [
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2267,
1947,
... | 3.1717 | 19.228 | de | DE_B00002_S00818 | Ein bestimmtes Objekt erkannt wird, wenn eine bestimmte Kombination von Neuronen feuert. Also es ist deutlich effizienter. Aber die Gesichter, die scheinen auf irgendeine Weise sehr, sehr speziell zu sein. Weil wir, weil sie für uns sehr, sehr wichtig und bedeutsam sind, weil das, was wir den ganzen Tag machen, ist uns Gesichter anzusehen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000177.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1915,
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1035,
3286,
3986,
... | 3.0389 | 18.37 | de | DE_B00002_S00818 | Wow, vor kurzem jetzt auch, ich bin ja ein bisschen übertrieben, aber eine Arbeit, die das sehr, sehr, auf sehr, sehr dramatische Weise belegt hat, dass es scheinbar vielleicht doch so was wie Großmutterneurone gibt. Und das ist eine Arbeit von einem Forscher namens Kiroga, der damals am Caltech war. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000178.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2975,
395,
280... | 3.3706 | 6.757 | de | DE_B00002_S00818 | Einzelzellableitungen von Menschen durchgeführt. Jetzt werden wir sagen, okay, das geht aber jetzt zu weit. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000179.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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408,
... | 3.1031 | 13.34 | de | DE_B00002_S00818 | Was da gemacht wurde, sind, dass Patienten untersucht worden, die, an denen praktisch Operationen durchgeführt werden mussten, zum Beispiel bei Epilepsie. Manchmal bei ganz schlimmen Formen der Epilepsie. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000180.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0857 | 12.945 | de | DE_B00002_S00818 | Da weiß man sich nur noch dadurch zu helfen, dass einfach die Herde, da wo diese epileptischen Anfälle entstehen im Gehirn, einfach dann beseitigt werden. Und wenn man solche Eingriffe durchführt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000181.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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3169,... | 3.2324 | 17.114 | de | DE_B00002_S00818 | Da will man natürlich nicht irgendwas zerstören im Gehirn, was ganz, ganz wichtig ist, zum Beispiel für die Sprache. Das heißt, man führt dann erst Elektroden ein und guckt, was in einem bestimmten Bereich da so vonstatten geht. Und bei diesen Patienten | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000182.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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34... | 3.15 | 12.326 | de | DE_B00002_S00818 | Das wurde dann ein Patient beschrieben, dem wurden Bilder von ganz vielen verschiedenen Prominenten gezeigt, aber immer wenn da ein Bild von Jennifer Aniston war, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000183.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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29... | 3.2746 | 4.805 | de | DE_B00002_S00818 | Und bei anderen Personen oder bei anderen Bildern nicht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000184.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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25... | 3.186 | 16.876 | de | DE_B00002_S00818 | Was macht dieses Neuron? Das Neuron ist, okay, ich weiß nicht, wirklich so eine Art Großmutterzelle. Ich weiß nicht, ob die Jennifer Aniston Großmutter ist. Aber die Zelle scheint nur da zu sein, wirklich um diese eine Person zu erkennen, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000185.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.3129 | 8.184 | de | DE_B00002_S00818 | Was eigentlich in dem widerspricht, was ich Ihnen schon gesagt habe, dass es vielleicht nicht sehr effizient ist. Hier ist noch ein Beispiel, bei Hail Barry. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000186.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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3963... | 3.1173 | 14.928 | de | DE_B00002_S00818 | Das hier auch einfach, wenn da nur geschrieben steht, wenn der Name geschrieben steht, dann vorher die Zelle. Und ich glaube, das gibt irgendwie schon ein bisschen Auffluss drüber, was jetzt diese Neurone eigentlich machen. Und die Neu... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000187.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1492 | 8.316 | de | DE_B00002_S00818 | Im visuellen Cortex sitzen, im infratemporalen Cortex oder sonst wo Neurone auf rein visuelle Reize antworten, sondern diese Neurone | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000188.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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280... | 3.2 | 17.566 | de | DE_B00002_S00818 | Die waren im Hippokampus, das heißt, das ist ein Bereich, der eher fürs Gedächtnis steht. Das heißt, man hat hier eher so ein Konzeptneuron. Das Neuron antwortet auf das Konzept Jennifer Aniston oder das Konzept Halle Berry und nicht auf den visuellen Reiz. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000189.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0403 | 7.844 | de | DE_B00002_S00818 | Dass Gesichter besonders sind, das lässt sich auch zeigen anhand mehrerer weiterer Phänomene und Beispiele. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000190.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1035... | 3.1238 | 9.474 | de | DE_B00002_S00818 | Ist die sogenannte Thatcher Illusion. 1980 hat dieser Forscher hier, der Peter Thomson an der York University in England, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000191.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1806,
... | 3.0675 | 15.449 | de | DE_B00002_S00818 | Ein Artikel publiziert, der hieß Margaret Thatcher, A New Illusion. Und es war zu der Zeit, dass die Margaret Thatcher Premierministerin war und gerade den Universitäten die Mittel kürzte. Und nachher war sie wahrscheinlich nicht besser gelaunt. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000192.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1488,
326,... | 3.0388 | 14.72 | de | DE_B00002_S00818 | Und die Bilder sehen eigentlich ganz normal aus, ja. Wenn man sie so, die sind auf den Kopf gestellt, aber anders, sonst sehen sie relativ normal aus. Wenn man die Bilder aber umdreht, dann sehen sie, dass sie alles andere als normal sind, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000193.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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4018,... | 3.2213 | 13.948 | de | DE_B00002_S00818 | Das heißt, die Verzerrungen in Gesichtern, die auf den Kopf gestellt sind, die sind sehr schwer erkennbar und es sieht so aus, als ob man die Gesichter wirklich aus Einzelteilen zusammengesetzt wahrnimmt und wenn dann eben hier der Mund | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000194.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1584 | 5.463 | de | DE_B00002_S00818 | Irgendwo ganz normal aussieht, dann wird es abgehakt und nicht mehr weiter analysiert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000195.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.2913 | 15.518 | de | DE_B00002_S00818 | Das ist jetzt hier, sieht so aus, als ob das ein Bild ist von Bill Clinton, der war damals Präsident. Und der Al Gore, der war Vizepräsident damals. Und wie sich das gehört, ist immer so der Präsident vorne, Vizepräsident so ein Meter dahinter und auf der Seite. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000196.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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12... | 3.1488 | 7.08 | de | DE_B00002_S00818 | Dass das Gesicht von nem, nicht von nem Elgor ist, sondern dass das einfach das Gesicht von nem Bill Clinton nochmal ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000197.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1236 | 18.998 | de | DE_B00002_S00818 | Man erkennt es hier, also die Gesichter sind identisch, die Haare sind natürlich, die Haare sind der Kontext und der Kontext ist natürlich eben auch, dass der hinter dem Bild Clinton steht und das ist sogar in dieser Zeit, als das publiziert wurde, war das wirklich eine ganz, ganz massive | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000198.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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479,... | 3.2431 | 10.9 | de | DE_B00002_S00818 | Kennen Sie wahrscheinlich alles nicht so, aber das ist auch noch mit dem gleichen Gesicht von dem George Bush. Aber irgendwann stößt man dann natürlich an die Grenzen, ne. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000200.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0414 | 3.854 | de | DE_B00002_S00818 | Ich hab das also zu Seiten von... Ich hab das... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000201.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.3548 | 22.94 | de | DE_B00002_S00818 | Zum ersten Mal her gezeigt, da war der Gerd Schröder, deutscher Bundeskanzler und der Joschka Fischer, Vizekanzler. Und dann hat einer von den Studierenden das genommen und hat es dann mit den beiden auch so gut gemacht. Und das hat ziemlich gut funktioniert. Und ich glaube, wenn ich mir die Gesichter hier so ansehe, dann müsste das beim Merkel und Gabriel auch ziemlich gut funktionieren. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000202.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1528,... | 3.0826 | 5.11 | de | DE_B00002_S00818 | Dass es trotzdem nicht immer geht und zwar wenn die Aufgabe sehr, sehr schwierig wird, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000203.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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28,
27... | 3.2214 | 4.397 | de | DE_B00002_S00818 | Und hier in dem Bild mit den Kaffeebohnen ist tatsächlich ein Gesicht mit drin. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000204.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1... | 3.0659 | 4.075 | de | DE_B00002_S00818 | Es durchaus Neurone gibt, die speziell für bestimmte Ob... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000205.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2752,
17... | 3.0051 | 17.521 | de | DE_B00002_S00818 | Objekte für uns ganz, ganz wichtig sind und wir diese erlernen, dann entwickeln sich Neuronen, die auf diese Objekte empfindlich sind. Es wurden Experimente durchgeführt, wo an Versuchstieren, an Affen die so verbogene Büroklammern | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000206.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2025,
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917,
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2508,
2249,
716,
3172,
... | 3.2125 | 17.318 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn man die Versuchsserie dann ein halbes Jahr trainiert, dann ist das Gehirn von denen voll mit Neuronen, die auf diese Büroklammern antworten, ja. Und genauso erlernt unser visuelles System ständig eben die Objekte, die gerade für uns besonders wichtig sind. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000207.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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11,
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1710,
1685,
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3530,
146... | [
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190,
31,
2934,
1869,
1146,
118,
... | 3.1319 | 17.308 | de | DE_B00002_S00818 | Und das sind Neuronen, die maximal antworten, wenn sie ein bestimmtes Exemplar sehen. Und dann, wenn man die Orientierung ändert, vielleicht nicht mehr so. Also aber, wie gesagt, es ist glaube ich eher so ein Code, der sich über den ganzen Bereich, äh, erstreckt und der sich | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000208.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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5... | [
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3992,
3491,
3994,
1842,
3850,
1519,
998,
... | 3.1252 | 7.036 | de | DE_B00002_S00818 | Zusammensetzt, wo eben dann, eh, es ist nicht so, dass ein Euro und dann gibt's, sondern es sind wirklich ne, ist ne Populationskodierung. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000209.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2150,
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... | [
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... | [
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1775,
3521,
29,
3886,
1538,
3... | 3.1869 | 24.313 | de | DE_B00002_S00818 | Aber die, die Eigenschaften dieser Neurone, diese Tuning-Eigenschaften, die sind flexibel, ja, und man lernt neue Objekte und vermutlich verlernt man dann ein bisschen die Alten. Der nächste Ansatz, da geht es um die sogenannten Ortsfrequenzkanäle. Das ist, ist relativ kompliziert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000210.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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3... | [
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3140,
244,
3284... | 3.1619 | 8.132 | de | DE_B00002_S00818 | Der große Vorteil dieser Ortsfrequenzkanäle ist, dass sie sehr gut die Eigenschaften der Neurone in V1 kennzeichnen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000211.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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9... | [
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... | [
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1671,
222,
1944,
1950,
1147,
... | 3.0958 | 6.197 | de | DE_B00002_S00818 | Das heißt also die Form dieser rezeptiven Felder in V1, diese orientierungsempfindlichen rezeptiven Felder, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000212.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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1253,
1752,
418,
105... | 3.3372 | 16.095 | de | DE_B00002_S00818 | Die kann man vergleichen, das kann man sehen aus einer Art Frequenzanalyse. Frequenzanalyse jetzt nicht mit akustischen Frequenzen, sondern mit Frequenz in dem Sinn von Ortsfrequenz aus, meinetwegen der Breite von Ballen. Und was man sehr gut machen kann, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000213.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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54... | 3.1979 | 15.964 | de | DE_B00002_S00818 | Und diese Zerlegung in diese Ortsfrequenz an Kanäle ist zum Beispiel auch die Grundlage der ganzen Komprimierungsverfahren, JPEG und so weiter. Die komprimieren ganz massiv, weil sie einfach die Information über unser visuelles System benutzen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000214.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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10... | 3.1313 | 17.3 | de | DE_B00002_S00818 | Auf diese Sinusgitter die Antwort auf alle beliebigen Reize vorhersagen, weil ich jeden beliebigen visuellen Reiz als eine Summe von solchen Sinusgittern beschreiben kann. Das hat ein französischer Mathematiker namens Fourier im 19. Jahrhundert entdeckt. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000216.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1311 | 15.228 | de | DE_B00002_S00818 | Man kann den jetzt zerlegen, mathematisch in einzelne solche Streifenmuster. Und wenn man dann die groben Streifenmuster nur nimmt, dann sieht der hier so ein bisschen unscharf aus. Wenn man nur die feinen Streifenmuster nimmt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000217.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.293 | 8.156 | de | DE_B00002_S00818 | Dann ist es so eine Art wie eine Strichzeichnung, ja. Das ist ganz klar. Und man kann jetzt dann noch eine bestimmte Orientierung extrahieren, dass man wirklich nur | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000218.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0085 | 5.145 | de | DE_B00002_S00818 | Die diagonale Orientierung mit rausnehmen und alles andere aus dem Bild löscht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000219.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.2298 | 17.114 | de | DE_B00002_S00818 | Da durch, durch diese unterschiedliche Größe reagieren die unterschiedlich stark auf unterschiedlich breite Streifenmuster. Auf so ganz, ganz feine Streifenmuster reagieren die nicht so stark, ja, weil wenn das hier in der Mitte das kleine, der erregende Bereich ist, dann fallen von dem | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000220.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1311... | 3.1353 | 8.184 | de | DE_B00002_S00818 | Feinen Streifen muss da ganz, ganz viele helle und ganz, ganz viele dunkle Streifen in den erregenden Bereich rein. Und die Antwort singt er natürlich. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000221.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.2154 | 12.411 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn aber genau der helle Streifen genau in diesen erregenden Bereich reinpasst von der Breite, krieg ich eine maximale Antwort. Und wenn es dann zu breit ist, dann geht die Antwort wieder runter. Ist also relativ einfach. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000222.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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3898... | 3.2616 | 14.023 | de | DE_B00002_S00818 | Ich habe jetzt diese Neurone im visuellen Cortex, die praktisch eine Zerlegung des Bildes machen in diese unterschiedlich breiten Sinusgitter. Das heißt im Prinzip machen die eine Art Frequenzanalyse. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000223.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1321... | 3.0851 | 6.977 | de | DE_B00002_S00818 | Vorhersagen, welches Objekt ich gerade sehe. Warum zeige ich Ihnen das jetzt trotzdem? | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000224.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0922 | 5.552 | de | DE_B00002_S00818 | Ich zeige es Ihnen trotzdem, weil vor ein paar Jahren eine Arbeit rauskam, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000225.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0581 | 4.873 | de | DE_B00002_S00818 | Die hat der Betrachter auch noch nie gesehen. Und ich zeige eines dieser Bilder. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000226.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1282... | 3.0913 | 9.27 | de | DE_B00002_S00818 | Und dann messe ich die Gehirnaktivität mit funktioneller Kernspintomografie und dann kann ich sagen, welches Bild sich der Betrachter gerade ansieht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000227.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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3... | 3.1242 | 6.91 | de | DE_B00002_S00818 | Der ist aus dem Jahr 1991 und ist ein Science-Fiction-Film, der spielt im Jahr 1999. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000228.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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382... | 3.1923 | 11.783 | de | DE_B00002_S00818 | Aber es ist genial, weil da eigentlich diese wissenschaftliche Entwicklung auch woher gedacht wird, da können die Leute dann eigentlich ihre Träume dann sehen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000229.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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4... | 3.1996 | 10.527 | de | DE_B00002_S00818 | Was wurde jetzt in den Experimenten gemacht, die ich Ihnen so gerne erzählen würde? Wo man sagen kann, aufgrund der Hirnaktivität, was der Proband sieht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000230.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1784,... | 3.3004 | 13.328 | de | DE_B00002_S00818 | Und dann wurde die Aktivität in diesen Retinotopenmaterialen im visuellen Cortex gemessen. Das heißt, man kriegt dann für jedes, für jeden Bereich im Gehirn, jedes Wachsler, das ist so ein | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000231.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1509 | 6.791 | de | DE_B00002_S00818 | Man kann das Bild zerlegen in diese einzelnen Sinuskomponenten und unterschiedlicher | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000233.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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743,
1030,
2173,
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1929,
3540,
945,
793,
2225,
2057,
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695,
3712,
1093,
3389,
2493,
3330,
3316,
2471,
3468... | [
3334,
3134,
3993,
1718,
3141,
1506,
1050,
1965,
426,
1421,
2395,
1604,
1016,
2253,
3033,
4032,
2385,
1376,
3886,
3000,
911,
1299,
1996,
574,
1057,
3986,
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1626,
780,
741,
186,
136,
383,
3825,
1022,
1109,
1215,
3957,
2773,
38,
... | 3.1367 | 9.695 | de | DE_B00002_S00818 | Man guckt sich dann an, wie ein bestimmtes Wachsel auf diese ganzen Bilder reagiert. Und für jedes Wachsel fitet man dann ein Modell. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000234.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000235 | DE_B00002_S00818_W000235.mp3 | [
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3987,
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427,
3091,
1250,
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1388,
1928,
2881,
2685,
2785,
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3501,
546,
3593,
546,
3530,
2060,
1685,
1171,
546,
1793,
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402,
3909,
3530,
2128,
2166,
1043,
413,
2151,
1159,
3791,
546,
597,
1473,
1888,
2845,
1685,... | [
1401,
47,
3095,
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1046,
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1962,
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1425,
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721,
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1131,
2065,
1956,
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3470,
1920,
3422,
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2975,
... | [
743,
1332,
2079,
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698,
3065,
3635,
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1710,
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2503,
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3464,
2081,
653,
2955,
2085,
953,
2171,
1527,
3658,
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3225,
646,
2866,
3902,
4072,
3700,
1140,
3821,
3744,
... | 3.2731 | 17.948 | de | DE_B00002_S00818 | Wo man, wo praktisch gewichtet wird, wie stark jeder einzelne dieser Sinus-Komponenten zur Aktivierung dieses Wachsels beiträgt. Man hat einfach da 20 unbekannte und die werden angepasst, sodass die Antwort dieses Wachsels auf diese Bilder möglichst | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000235.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000236 | DE_B00002_S00818_W000236.mp3 | [
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2070,
3713,
1685,
3840,
3840,
3821,
1622,
2638,
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1321,
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1240,
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3840,
2166,
1685,
2136,
2775,
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402,
1685,
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807,
820,
2375,
523,
3002,
2883,
3535,
2883,
3665,
3821,
3480,
1685,
226,
3444,
16... | [
1611,
2313,
2497,
729,
2592,
282,
2544,
37,
3806,
1421,
2460,
654,
214,
3936,
1347,
2543,
3256,
2897,
708,
2256,
2367,
2919,
3420,
1634,
2921,
1917,
3694,
1761,
3575,
3712,
1868,
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2705,
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259,
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132,
1348,
3808,
2545,
... | [
3158,
2648,
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3442,
699,
1845,
1245,
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1139,
1644,
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4076,
1094,
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3403,
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3702,
2753,
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1026,
2069,
2056,
2915,
1735,
1205,
2362,
2780,
3111,
1881,
665,
349,
2970,
2957,
1... | 3.0648 | 18.362 | de | DE_B00002_S00818 | Also die vorhergesagte Antwort auf diese Bilder möglichst der Tatsächlichen entspricht. Das ist so reine, reine Berechnung. Da ist keine Magie dabei. Und dann gibt man der Versuchsperson irgendein ganz neues Bild. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000236.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000237 | DE_B00002_S00818_W000237.mp3 | [
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2070,
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413,
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2008,
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3535,
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1638,
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1622,
2070,
824,
3152,
2517,
2517,
1043,
458,
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3946,
2718,
2566,
797,
2347,
2004,
3029,
2553,
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1255,
193,
1547,
2734,
1473,
3278,
2966,... | [
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1038,
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... | [
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2010,
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572,
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349,
1022,
1333,
42,
2044,
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2934,
3933,
1492,
3218,
2171,
3559,
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2241,
295,
710,
3459,
2215,
976,
... | 3.0641 | 4.092 | de | DE_B00002_S00818 | Und gleichzeitig kann ich aber für jedes Bild | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000237.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2081,
1007,
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226,
3481,
2896,
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1462,
1685,
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2151,
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2616,
1321,
3987,
2436,
1622,
3278,
177... | [
1175,
2978,
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... | [
1887,
2164,
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3295,
2187,
307,
130... | 3.0884 | 7.1655 | de | DE_B00002_S00818 | Für diese 100.000 Bilder, die der Beobachter noch nie gesehen hat, wir berechnen | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000238.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000239 | DE_B00002_S00818_W000239.mp3 | [
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2070,
2070,
1419,
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2734,
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2593,
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2019,
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2912,
2319... | [
4009,
1114,
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0,
11,
1493,
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1112,
1872,
727,
2745,
3... | 3.2515 | 7.1655 | de | DE_B00002_S00818 | Ne, ne Vorhersage, wie stark jetzt jedes Wachsel auf dieses Bild antworten würde, ja. Das heißt, dann krieg ich... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000239.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000240 | DE_B00002_S00818_W000240.mp3 | [
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1094,
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1043,
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2573,
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2070,
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36... | [
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1899,
3325,
2237,
3545,
376,
2... | 3.1819 | 11.137 | de | DE_B00002_S00818 | Und dann gucke ich einfach, nehme ich mal das gemessene Aktivierungsmuster und gucke, welchem dieser vorher, diesen 100.000 vorhergesagten Aktivierungsmuster das am ähnlichsten ist. Und das wähle ich aus. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000240.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000241 | DE_B00002_S00818_W000241.mp3 | [
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406,
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3413,
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3248,
374,
2070,
3278,
1685,
2309,
3424,
2072,
4055,
... | [
36,
3914,
322,
2030,
307,
3246,
2107,
443,
1732,
3019,
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127... | [
3862,
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3060,
477,
329,
3984,
326,
3864,
... | 3.0785 | 8.166 | de | DE_B00002_S00818 | Und das Erstaunliche ist, dass es funktioniert. Also man kann dann für unterschiedliche Probanden | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000241.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000242 | DE_B00002_S00818_W000242.mp3 | [
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1321,
1913,
1525,
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824,
809,
1874,
2196,
805,
824,
824,
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824,
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... | [
2280,
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... | [
410,
2846,
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1996,
2694,
3462,
3100,
1770,
38... | 3.1802 | 8.778 | de | DE_B00002_S00818 | Also bis zu 90% der Bilder richtig vorhersagen. Obwohl die Beobachter die Bilder noch nie gesehen haben. Und das zeigt irgendwie, dass | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000242.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000243 | DE_B00002_S00818_W000243.mp3 | [
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... | [
3324,
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2030,
2297,
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2912,
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515,
119,
33... | [
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2767,
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1752,
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118,
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2985,
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2109,
242,
1919,
2752,
1781,
2731,
3587,
1... | 3.0503 | 19.32 | de | DE_B00002_S00818 | Dass da wirklich was dran ist, dass diese Ortsfrequenzkanäle die Aktivierung im primären visuellen Cortex sehr, sehr gut beschreiben. So gut, dass man eben aus diesen 10.000 oder 100.000 Bildern das Richtige auswählen kann. Und das ist schon enorm. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000243.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000244 | DE_B00002_S00818_W000244.mp3 | [
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2443,
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11,
3480,
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2070,
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3028,
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1547,
2561,
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1685,
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2543,
226... | [
1388,
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... | [
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1292,
2544,
1873,
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1511,
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3304,
375,
1659,
1236,
1173,
1030,
1311,
1531,
... | 3.0226 | 6.69 | de | DE_B00002_S00818 | Also damit kann man eine Korrespondenz zwischen den Bildern und der Repräsentation im visuellen Cortex herstellen, aber | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000244.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000245 | DE_B00002_S00818_W000245.mp3 | [
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2070,
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... | [
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1914,
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2016,
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602,
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3060,
249,
2824,
2482,
... | 3.143 | 23.344 | de | DE_B00002_S00818 | Das Problem ist natürlich, die Objekterkennung ist dadurch nicht gelöst, ja. Sobald, sobald die Versuchsperson eine Blickbewegung macht und an einem anderen Ort im Bild fixiert, ist natürlich die Retinotope-Aktivierung eine ganz andere. Und ich kann dann nicht mehr eben das Bild aus dieser Menge erkennen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000245.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000246 | DE_B00002_S00818_W000246.mp3 | [
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... | [
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2010,
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448,
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5,
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... | [
119,
1231,
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1255,
3487,
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4007,
1723,
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1964,
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1782,
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3783,
1966,
3187,
903,
297... | 3.2503 | 7.13 | de | DE_B00002_S00818 | Ein deutlich schwierigeres Problem ist wirklich von der Hirnaktivierung zu dem Bild zu kommen. Ohne diese Datenbank. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000246.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
DE_B00002_S00818_W000247 | DE_B00002_S00818_W000247.mp3 | [
2447,
374,
2070,
3447,
3840,
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3551,
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1452,
2543,
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2488,
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2500,
1823,
2753,
1388,
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... | [
2219,
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3078,
2080,
3095,
3585,
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2502,
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3480,
375,
3782,
... | 3.126 | 18.506 | de | DE_B00002_S00818 | Aber ich wollte Ihnen nur zeigen, um, um klar zu machen, was möglich ist, ja. Und das ist, finde ich, schon ganz, ganz enorm. Aber die Frage, die wir eigentlich beantworten wollen, ist, wie geht's, ja, wie wird's gemacht? Und dazu hat, oh je. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000247.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2517,
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2561,
1171,
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4016,
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3197,
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3370,
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2106... | [
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... | [
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399,
940,
... | 3.0081 | 7.996 | de | DE_B00002_S00818 | Das ist aber eigentlich die gleiche Folie, die Sie heute schon öfter gesehen haben. Der Ansatz von David Marr | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000248.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0318 | 11.97 | de | DE_B00002_S00818 | Das war auch ein Genie, der ist aber im Alter von 30 Jahren schon gestorben. Aber 1980 hat er sein ganzes Wissen zusammengefasst in einem Buch Vision und seine | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000249.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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905,
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2941,
3965,
1723,... | 3.1422 | 9.881 | de | DE_B00002_S00818 | Und das sag ich Ihnen fast in jeder Vorlesung, aber 1980 war das noch nicht so mainstream in der Forschung, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000250.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.0773 | 3.141 | de | DE_B00002_S00818 | Und der Mann hat drei verschiedene Ebenen unterschieden. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000251.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.3007 | 3.531 | de | DE_B00002_S00818 | Was ist das eigentliche Ziel der Berechnung? Was will ich, ja? | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000252.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1979,
3310,
1476,
1... | 3.1049 | 12.326 | de | DE_B00002_S00818 | Und wie kann man diese Berechnung implementieren? Das heißt, was ist mein Eingangssignal, was ist der Algorithmus und was ist der Output? Und erst auf der dritten Ebene stellt sich die Frage, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000253.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1559,
... | 3.095 | 8.675 | de | DE_B00002_S00818 | Wie kann man das physikalisch implementieren, ja? Mit einer gegebenen Hardware, zum Beispiel dem Gehirn oder dem Computer. Und... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000254.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.2989 | 12.088 | de | DE_B00002_S00818 | Diese Frage, die jetzt zum Beispiel in der funktionellen Kernspintomographie oft untersucht wird, man bietet irgendwelche Reize da und guckt dann, wo es aufleuchtet, ja, und es ist dann das Areal für | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000255.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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125... | 3.0521 | 15.212 | de | DE_B00002_S00818 | Für Farbe, Form oder auch für Religion oder Liebe oder sonst was. Das kommt bei Ma eigentlich nicht vor. Wo im Gehirn passiert ist, die Frage stellt sich nicht so. Die Frage ist eigentlich, die interessante Frage ist, wie. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000256.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | [
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... | 3.2083 | 10.832 | de | DE_B00002_S00818 | Das Abbild auf der Netzhaut oder man kann es auch durch die Bildintensitäten der verschiedenen Bildpunkte, äh, kennzeichnen, die Helligkeitsverteilung. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000257.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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3302,
... | 3.3481 | 6.825 | de | DE_B00002_S00818 | In dem ersten Schritt, dem sogenannten Primal Sketch by Mar, da werden die Kanten extrahiert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000258.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.1341 | 11.996 | de | DE_B00002_S00818 | Was speziell ist, ist diese zweieinhalbdimensionale Repräsentation, wo einfach Flächen dann schon eine bestimmte Tiefe erhalten, aber die immer noch relativ abstrakt ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000259.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.2477 | 17.087 | de | DE_B00002_S00818 | Ja, es wird anhand der sichtbaren Flächen die Orientierung und Tiefe des Gegenstands errechnet. Und dann dessen Oberflächenstruktur und Bewegung. Das bleibt aber Blickwinkel abhängig. Und dann erst in der dreidimensionalen Beschreibung wird es dann unabhängig vom Blickwinkel. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000260.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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328... | [
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1106,
2194,
... | 3.326 | 7.096 | de | DE_B00002_S00818 | Dieser Eingangsanalyse mit den Kanten, ja, die nimmt hier einen sehr, sehr wichtigen Raum ein. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000261.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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1710,
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2926,
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... | [
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... | 3.2913 | 4.754 | de | DE_B00002_S00818 | Und wie wichtig die Kanten sind, das zeigt sich auch an dem Bild. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000262.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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2... | [
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2969,
2588,
12... | 3.1504 | 13.565 | de | DE_B00002_S00818 | Da stellt sich die Frage, wer ist das, ja, oder was zeigt dieses Bild? Das ist auch wieder ein Bild, das viele von Ihnen wahrscheinlich irgendwann schon mal gesehen haben, aber wenn Sie hier ein bisschen mit den Augen, mit Ihren Augen zusammenkneifen und das Bild unscharf machen, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000263.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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414,
789,
2769,
... | 3.3851 | 3.599 | de | DE_B00002_S00818 | Dann erkennen Sie vielleicht den Abraham Lincoln auf dem Bild, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000264.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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663,
... | 3.1207 | 4.701 | de | DE_B00002_S00818 | Und dadurch, dass unser Sehsystem so viel Wert auf die Kanten legt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000265.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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... | 3.3072 | 6.723 | de | DE_B00002_S00818 | Sieht man eben hier vor lauter Kanten nicht das Gesicht oder die Person, ja, hier, wenn hier das Original ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000266.mp3 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar |
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