Lena Schell-Majoor CV und Forschungsabriss Lena Schell-Majoor Persönliche Angaben Geburtsjahr/-ort: 1984, Mönchengladbach Familienstand: verheiratet, 1 Tochter (2013) Berufliche Laufbahn Seit 2012 Doktorandin im Bereich Audioqualität und auditorische Modellierung,Fraunhofer IDMT, Projektgruppe Hör-, Sprach- und Audiotechnologie 2009 –2011 Entwicklungsingenieurin für Kabinenakustik, Lufthansa Technik AG 2008 Praktikum und Diplomarbeit im Bereich Fahrzeugakustik, Robert Bosch GmbH Schule und Studium Seit 2012 Promotionsstudium Neurosensory Science and Systems, Universität Oldenburg 2010 –2012 Studium Zeitabhängige Medien, Schwerpunkt Sound (Master of Arts), HAW Hamburg 2004 –2008 Studium Medientechnik (Dipl.-Ing. (FH)), HAW Hamburg 2003 Abitur, Bischöfliche Marienschule Mönchengladbach 1999 –2000 Austauschschülerin an der Dalton L. McMichael High School, Madison, North Carolina, USA Stipendien und Preise 2014 For Women in Science-Förderung der Deutschen UNESCO-Kommission, L’Oréal Deutschland und der Christiane Nüsslein-Volhard-Stiftung 2013 Young Professional Grant des International Institute of Noise Control Engineering 2013 Travel Grant der Graduiertenschule Oltech der Universität Oldenburg September 2015 Lena Schell-Majoor Objektive Qualitätsbewertung von Produktgeräuschen Die Bewertung der Klangqualität einzelner Geräusche, das heißt, ob sie z.B. als angenehm oder lästig empfunden werden, ist derzeit äußerst zeit- und kostenintensiv. Weit weniger aufwändig wäre eine automatische Bewertung durch Computermodelle, die versuchen, den menschlichen Hörprozess nachzubilden. In ihrer Doktorarbeit versucht Lena Schell-Majoor daher, ein Gehörmodell dahingehend weiter zu entwickeln, dass es zuverlässige Vorhersagen der Geräuschqualität liefert. Die Forschungsarbeit im Detail Das Geräusch eines Produktes, z.B. eines Autos oder eines Staubsaugers, gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Kaufentscheidung der Konsumenten und rückt damit auch in den Fokus der Hersteller. Diese versuchen daher, das Geräusch möglichst angenehm und passend zum Produkt zu gestalten. Dabei ist zu berücksichtigen, dass es oftmals technisch nicht möglich oder gar unerwünscht ist, dass Produkte gar keine Geräusche verursachen. Vielmehr liefert das Anwendungsgeräusch z.B. eines Föhns, Rasierapparates oder Staubsaugers dem Benutzer wichtige Informationen über die Leistungs- und Funktionsfähigkeit des Geräts. Um zu wissen, wie den Anwendern das Geräusch gefällt, müssen die Geräusche in Hörstudien von möglichst vielen Probanden bewertet werden. Das ist sehr zeit- und kostenintensiv. In ihrer Doktorarbeit forscht Lena Schell-Majoor daran, diese Bewertungen mit einem sogenannten psychoakustischen Modell vorherzusagen. Psychoakustische Modelle sind Computeralgorithmen, die versuchen, den menschlichen Hörprozess nachzubilden. Sie basieren auf Erkenntnissen über den Aufbau des menschlichen Gehörs, z.B. mit welcher Genauigkeit zeitliche oder spektrale Signaleigenschaften aufgelöst werden können. Diese Modelle transformieren das physikalische Signal über verschiedene Signalverarbeitungsstufen in eine sogenannte interne Repräsentation. Diese soll nur noch die Merkmale des akustischen Signals enthalten, die das menschliche Gehörsystem wahrnehmen bzw. verarbeiten kann. Für ihre Arbeit führt Lena Schell-Majoor wissenschaftliche Studien durch, in denen sie Probanden verschiedene Geräusche vorspielt und die Geräusche bewerten lässt. Die statistische Auswertung dieser Daten liefert die Geräuschmerkmale, die für die Qualitätsbewertung entscheidend sind. Anschließend lässt sie für dieselben Geräusche vom psychoakustischen Modell die internen Repräsentationen berechnen und versucht, daraus die Merkmale für eine quantitative Vorhersage zu extrahieren. Dafür werden einzelne Stufen des Modells angepasst und Algorithmen für die Analyse der internen Repräsentation entwickelt, um eine möglichst hohe Übereinstimmung zwischen Hörversuchen und Modellvorhersagen zu erzielen. Wenn es möglich ist, die wichtigen Merkmale für die Qualitätsbewertung aus der internen Repräsentation zu extrahieren, können diese zur Vorhersage der Bewertungen genutzt werden und sind damit für praktische Anwendungszwecke, wie z.B. im Sound Design, anwendbar.
© Copyright 2024 ExpyDoc
