Masterarbeit - Details
Akustische Identifikation von Räumen
Betreuer: Georg Krekel
Themengebiet: Machine Learning, Metric Learning, Raumakustik
Kategorie: Bachelorarbeit (BA), Masterarbeit (MA)
Status: offen
Tools: Python, Pytorch
Jedes akustische Ereignis wird durch seine physikalische Umgebung beeinflusst, etwa durch Reflexionen und Echos an der umgebenden Geometrie oder durch hinzukommende Umgebungsgeräusche. Jede Umgebung hat ihre eigene akustische Signatur. Die Identifizierung dieser Signatur anhand einfacher Aufnahmen (z. B. Sprachaufnahmen) kann in vielen Bereichen nützlich sein, beispielsweise in der Forensik, bei der Integration in Smart-Home Systeme und bei der Navigation in Gebäuden. Allerdings sind derzeitige Ansätze zur Raumidentifizierung entweder ungenau oder sie erfordern große Mengen an Trainingsdaten, um zuverlässig zu funktionieren. Dies ist in vielen realen Kontexten nicht praktikabel. Aktuelle forschungsthemen sind die Identifizierung der akustischen Umgebung mit weniger Beispielen oder auf der Grundlage von Umgebungsgeräuschen.
Folgende Themen stehen für eine Abschlussarbeit zur Verfügung:
- Identifizierung akustischer Umgebungen auf der Grundlage von Metric Learning.
- Erstellung eines Datensatzes aus Messungen von Geräuschen in einem schalltoten Raum und Raumimpulsantworten.
- Identifizierung akustischer Umgebungen anhand von Umgebungsgeräuschen.
Bei Interesse können weitere Details in einem persönlichen Gespräch erläutert werden. Die genaue Aufgabenstellung der Abschlussarbeit wird anschließend in enger Abstimmung und entsprechend den Interessen des/der Kandidaten/Kandidatin festgelegt.