Lena Schell-Majoor - For women in science

 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.