In der Abteilung 'Signalverarbeitung und Machine Learning' am Institut für Nachrichtentechnik sind ab sofort mehrere Stellen zu besetzen.
Die Aufgaben einer/eines Stelleninhabenden bestehen in der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Sprach- und Audioverarbeitung, insbesondere:
- Entwicklung von Systemen zur Störgeräuschreduktion und akustischen Echokompensation mittels tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur automatischen Spracherkennung mit End-to-End-Ansätzen tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur Lese-Lern-Unterstützung mittels tiefer neuronaler Netze
- Entwicklung von Systemen zur akustischen Event-Klassifikation mit Methoden der Anomaliedetektion oder des Few Shot Learnings
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtung/en Informatik, Informationstechnik, Elektrotechnik, angewandte Mathematik
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Kenntnisse im maschinellen Lernen, Erfahrungen mit Trainings-Frameworks (z.B. Tensorflow, PyTorch)
- Vorteilhaft sind Kenntnisse in der Sprachsignalverarbeitung
- Sie bringen Faszination für das maschinelle Lernen mit!
Unser Angebot:
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
- Die Einstellung erfolgt je nach Thema und Zeitpunkt als Stipendiat oder mit Vergütung nach EG 13 TV-L
- Befristung zunächst für 2 Jahre, verlängerbar bis zu 6 Jahre
Die Universität strebt in allen Bereichen und Positionen an, eine Unterrepräsentanz im Sinne des NGG abzubauen. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen.
Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Zu Zwecken der Durchführung des Bewerbungsverfahrens werden personenbezogene Daten gespeichert.
Bewerbungen bitte per Email an Prof. Fingscheidt (t.fingscheidt(at)tu-bs.de), Stichwort 'SPEECH'.
Bitte fassen Sie die üblichen Unterlagen (Anschreiben, Zeugnisse, Lebenslauf etc.) in einem pdf-File zusammen, und stellen Ihr Interesse an und Ihre Eignung für mindestens eines der oben genannten vier Themenfelder dar.
Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Prof. Tim Fingscheidt
Schleinitzstraße 22
38106 Braunschweig
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich Deep Learning für Sprach- und Audioverarbeitung
In der Abteilung 'Signalverarbeitung und Machine Learning' am Institut für Nachrichtentechnik sind ab sofort oder später zwei Stellen im Bereich der Sprach- und Audioverarbeitung zu besetzen.
Die Aufgaben einer/eines Stelleninhabenden bestehen in der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Sprach- und Audioverarbeitung, insbesondere:
- Entwicklung von Störgeräuschreduktionssystemen mit tiefen neuronalen Netzen (DNNs) für Hörgeräte und Smartphones
- Training und Test sehr effizienter DNNs zur Störgeräuschreduktion
- Forschung an generativen Ansätzen zur Störgeräuschreduktion
- Forschung an zweikanaligen DNN-Lösungen für eine Zielsprecherextraktion in Hörgeräten
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtung/en Informatik, Informationstechnik, Elektrotechnik, angewandte Mathematik
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Kenntnisse im maschinellen Lernen, Python, Erfahrungen mit Trainings-Frameworks (z.B. PyTorch)
- Gute Kenntnisse im Bereich der digitalen Signalverarbeitung
- Sie bringen Faszination für das maschinelle Lernen mit!
Unser Angebot:
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
- Die Einstellung erfolgt mit Vergütung nach EG 13 TV-L
- Befristung zunächst für 2 Jahre, verlängerbar bis zu 6 Jahre
Die Universität strebt in allen Bereichen und Positionen an, eine Unterrepräsentanz im Sinne des NGG abzubauen. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ein Nachweis ist beizufügen. Wir freuen uns auf Bewerberinnen und Bewerber aller Nationalitäten.
Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Zu Zwecken der Durchführung des Bewerbungsverfahrens werden personenbezogene Daten gespeichert.
Bewerbungen bitte per Email an Prof. Fingscheidt (t.fingscheidt(at)tu-bs.de), Stichwort 'SPEECH HGSP'.
Bitte fassen Sie die üblichen Unterlagen (Anschreiben, Zeugnisse, Lebenslauf etc.) in einem pdf-File zusammen und stellen Ihre Eignung dar.
Technische Universität Braunschweig
Institut für Nachrichtentechnik
Prof. Tim Fingscheidt
Schleinitzstraße 22
38106 Braunschweig
