Tagungsband - DAGA 2024
Sitzung

Machine Learning

Tag / Zeit: 20.03.2024, 16:00-17:40
Raum: Bonatz Saal
Typ: Regulärer Vortrag

Sitzungsleitung

  • Kai Siedenburg (CvO Universität Oldenburg, Dep. Medizinische Physik und Akustik)
  • Ennes Sarradj (TU Berlin, Fachgebiet Technische Akustik)

Beiträge

16:00 - 16:20
Entwicklung einer Deep Learning-basierten Methode zur dreidimensionalen Schallquellencharakterisierung
Juan Nicolas Franco Gomez, Adam Kujawski, Ennes Sarradj
16:20 - 16:40
Lärmmesssystem mit Richtungs- und KI-gestützter Quellenerkennung zum automatisierten Ausschluss nicht relevanter Geräusche
Patrick Hanebrink, Andreas-Maximilian Matzel, Daniela Toledo Helboe, Henrik Tippkemper
16:40 - 17:00
Acoustic Monitoring of Rolling Element Bearings using Simulation-Based Partial Domain Adaptation
Xian Wu, Dandan Peng, Hervé Denayer, Konstantinos Gryllias
17:00 - 17:20
Ein umfassender Datensatz räumlicher Impulsantworten für akustisches Lernen
Adam Kujawski, Art Pelling, Ennes Sarradj
17:20 - 17:40
Development of Data Augmentation Strategies for Rolling Element Bearings
Katharina Marburg, Oliver Gnepper, André Schneider, Olaf Enge-Rosenblatt