Unsere Forschungsbereiche

Audiocodierung für Anwendungen mit geringer Verzögerung, unter Verwendung von Filterbanken mit geringer Verzögerung oder prädiktiver Codierung

Trennung von Gesangsstimme und Begleitinstrumenten mit Hilfe von Deep Learning

Audioquellentrennung mit geringer Verzögerung, zum Beispiel im Zeitbereich unter Verwendung probabilistischer Optimierung

Music Information Retrieval (MIR) für die Signalanalyse und -modellierung, z. B. für die Erkennung von Musikinstrumenten und die Modellierung und Synthese ihrer Klänge

Audiocoding:
Entwicklung von Polyphasen-Filterbänken | Ultra Low Delay Audiocoding | Multiraten Signalverarbeitung | Entwicklung von Audio-Codern, Musikinstrumentencoder

Bild- und 3D Videoverarbeitung:
Entwicklung von Algorithmen zur automatisierten Rekonstruktion von 3D-Modellen aus Bilddaten (z.B. structure from motion, feature detection, texture mapping) | Entwicklung von Verfahren zur Texturanalyse und Kodierung | Paramaterische Objektkodierung | Computer Vision und Compressed sensing

Unsere Forschungsansätze

Maschinelles Lernen für die Audio- und Musikverarbeitung

Probabilistische Optimierungsalgorithmen zur Optimierung und Anpassung von Separationsalgorithmen, Filterbänken und tiefen neuronalen Netzen

Forschungs- und Studienprojekte t3://page?uid=15932

Projekt Robotic - Zweibeinige Roboter t3://page?uid=15939

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