Auf Digicampus können Sie aktuelle Themen bei den Seminaren Digital Health und Computational Intelligence finden. Bei offenen Fragen kontaktieren Sie gerne unsere  Mitarbeiter.

Aktuell haben wir die folgenden offenen Themen bei Abschlussarbeiten, Projektmodulen, Forschungsmodulen und Praxismodulen. Bei offenen Fragen und für weitere Themen kontaktieren Sie uns gerne. Finden Sie unsere Forschungsinteressen auf unseren individuellen Seiten.

• Vorhersage von Ausfällen bei Starterbatterien (Masterarbeit mit MAN Truck & Bus SE) ( Manuel Milling, Alexander Gebhard)
• Emotional text-to-speech generation ( Shahin Amiriparian)
• Meta learning for multi-corpus speech analysis ( Maurice Gerczuk)
• Federated learning for mobile-based audio analysis ( Maurice Gerczuk)

• Encoded speech actvity recognition in noisy environments ( Manuel Milling, Andreas Triantafyllopoulos)

• Detection and direction of arrival estimation for sound events ( Manuel Milling, Andreas Triantafyllopoulos)

• Exploring optimisation algorithms for deep learning ( Manuel Milling)
• Object detection and classification of pollen on microscope images ( Manuel Milling)
• Exploring distance-based loss functions for deep learning in classification tasks ( Manuel Milling)
• Multi-modal clinical score prediction for multiple sclerosis ( Manuel Milling, Alexander Kathan)
• Exploring cross-modal interactions for emotion recognition in the wild ( Vincent Karas)
• Exploring the effectiveness of transfer learning for emotion detection ( Vincent Karas)
• Audio-visual acoustic scene classification ( Andreas Triantafyllopoulos)
• Runner wellbeing and fatigue prediction from wearable and audio data ( Andreas Triantafyllopoulos)
• Bio-acoustic event detection ( Andreas Triantafyllopoulos)
• Personalised humour recognition using linguistic features ( Alexander Kathan)
• A personalised multimodal approach to humour recognition ( Alexander Kathan)
• Exploring personalised machine learning in healthcare applications ( Alexander Kathan)
• A novel similarity-based personalisation approach for speaker-independent audio processing ( Alexander Kathan)
• Clinical score prediction for multiple sclerosis utilising personalised models ( Alexander Kathan, Manuel Milling)