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Session

Machine Learning

Day / Time: 20.03.2024, 16:00-17:40
Room: Bonatz Saal
Typ: Regulärer Vortrag

Session leader

  • Kai Siedenburg (CvO Universität Oldenburg, Dep. Medizinische Physik und Akustik)
  • Ennes Sarradj (TU Berlin, Fachgebiet Technische Akustik)

Articles

16:00 - 16:20
Juan Nicolas Franco Gomez
Entwicklung einer Deep Learning-basierten Methode zur dreidimensionalen Schallquellencharakterisierung (de)
16:20 - 16:40
Patrick Hanebrink, Andreas-Maximilian Matzel, Daniela Toledo Helboe, Henrik Tippkemper
Lärmmesssystem mit Richtungs- und KI-gestützter Quellenerkennung zum automatisierten Ausschluss nicht relevanter Geräusche (de)
16:40 - 17:00
Xian Wu, Dandan Peng, Hervé Denayer, Konstantinos Gryllias
Acoustic Monitoring of Rotating Element Bearings using Simulation-Based Domain Adaptation (en)
17:00 - 17:20
Adam Kujawski, Art Pelling, Ennes Sarradj
Ein umfassender Datensatz räumlicher Impulsantworten für akustisches Lernen (de)
17:20 - 17:40
Katharina Marburg, Oliver Gnepper, André Schneider, Olaf Enge-Rosenblatt
Development of Data Augmentation Strategies for Rolling Element Bearings (en)