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Marvin Sach, M.Sc.

Visitenkarte

Marvin Sach

M.Sc.
Institut für Nachrichtentechnik
Technische Universität Braunschweig
Schleinitzstraße 22 (Raum 304)
38106 Braunschweig

marvin.sach(at)tu-braunschweig.de
Tel.: +49 (0) 531 391 - 2453
Fax: +49 (0) 531 391 - 8218

Foto von Marvin Sach

Forschungsgebiete

  • Sprachqualitätsverbesserung
  • Deep Learning

 

Offene studentische Arbeiten

Audiovisuelle Sprechertrennung

Art der studentischen Arbeit: Masterarbeit

Betreuer: Marvin Sach

Abteilung: Signalverarbeitung und Machine Learning

Zwischen der erzeugten Sprache und den Lippenbewegungen des Sprechers besteht eine direkte Korellation. Um diese Korellation auszunutzen gab es in den vergangenen Jahren einige Systeme, die auf multimodale Eingangsdaten gesetzt haben um eine Verbesserung bei der Extraktion eines Zielsprechers aus einem Mix mehrerer Sprecher zu erreichen. Ziel dieser Arbeit ist die re-Implementierung eines publizierten System sowie die Evaluation auf verschiedenen Datensätzen und der vergleich mit konkurrierenden Modellen.

Empfohlen:
- Erfahrung mit Python oder eine ähnlichen Programmiersprache
- Erfolgreiche Teilnahme an den Vorlesungen "Mustererkennung" und "Sprachkommunikation"
- Praktische Erfahrung mit einem Machine learning Framework (optional)



Effiziente Forschungsmethoden für gelernte Störgeräuschunterdrückung

Art der studentischen Arbeit: Masterarbeit

Betreuer: Marvin Sach

Abteilung: Signalverarbeitung und Machine Learning

In letzter Zeit wurden im Bereich der Sprachverbesserung zunehmend gelernte Methoden eingesetzt, die auf künstliche neuronale Netze setzen. Da Modelle und Trainingsdatensätze eine nicht zu vernachlässigende Größe erreicht haben, während die Hardwareressourcen üblicherweise eng begrenzt sind, kann das Training eines Modells recht viel Zeit in Anspruch nehmen. Dies ist für effiziente Forschung und eine schnelle Einschätzung der Ergebnisse ein Hindernis. Mit dieser Arbeit sollen verschiedene Methoden für Effizienzgewinne im Forschungsprozes untersucht werden, und wie diese sich auf die Signifikanz der Ergebnisse auswirken.

Empfohlen:
- Erfahrung mit Python oder eine ähnlichen Programmiersprache
- Erfolgreiche Teilnahme an den Vorlesungen "Mustererkennung" und "Sprachkommunikation"
- Praktische Erfahrung mit einem Machine learning Framework (optional)



Überarbeitung der Rechnerübung zur Sprachkommunikation

Art der studentischen Arbeit: Studentische Hilfskraft (HiWi)

Betreuer: Marvin Sach

Abteilung: Signalverarbeitung und Machine Learning

Die Vorlesung Sprachkommunikation am IfN hat kürzlich einige Erneuerungen erhalten um Deep Learning Technologien des aktuellen Stands der Technik und ihre Relevanz für die Sprachverarbeitung zu vermitteln. Um diese neuen Themen auch in der Rechnerübung aufzugreifen, suchen wir Unterstützung um diese Technologien in Form eines Updates des Softwarepaketes und des Skriptes über das Sommersemester 2023 auf den Weg zu bringen.


Voraussetzungen:
Kenntnisse über Sprachverarbeitung (z.B. durch vorherige Teilnahme an der SPECOM/SLP VL o.Ä.)
Gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python)
Kentnisse über die Grundlagen des maschinellen Lernens (eventuell schon erste Erfahrung mit relevanten Frameworks)


Bewerbungen bitte per Email an den o.g. Betreuer der Übung.

Lebenslauf

Zeit (raum) Lebenslauf
Geboren 1994 in Gifhorn  
2013 Abitur am Otto-Hahn-Gymnasium, Gifhorn
2013-2017 Bachelorstudium der Physik an der TU Braunschweig
2017-2020 Masterstudium der Physik an der TU Braunschweig
Berufspraxis  
seit 04/21 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am IfN
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