Im Institutsteil Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA werden Schlüsseltechnologien für »Das hörende Auto« entwickelt. Maschinen wird das Hören beigebracht, um Ausfallzeiten zu minimieren. Robuste Spracherkenner lassen Geräte aufhorchen und ermöglichen eine berührungslose Steuerung und Qualitätssicherung. Im Gesundheitsbereich werden Sprech- und Sprachanalyse-Systeme für therapeutische Anwendungen entwickelt und dank mobiler EEG-Systeme kommt das Schlaflabor nach Hause. Algorithmen für bessere Sprachverständlichkeit und personalisierte Klangqualität machen Hearables fit für die Arbeitswelt – und die Mediennutzung für jedermann zum Hörgenuss.
In der Forschungsgruppe »Akustische Ereignisdetektion« entwickeln wir kundenorientierte Lösungen, die den akustischen Fingerabdruck von Ereignissen nutzen. Mit Hilfe maschineller Lernverfahren und künstlicher Intelligenz erfassen und interpretieren wir akustische Signale, informieren Nutzende und leiten automatisiert Handlungsempfehlungen ab. Unsere Lösungen sind dabei individuell für den Einsatz im Bereich der Produktion, in Fahrzeugen, in der Pflege oder im Sicherheitsbereich zugeschnitten.
Was du bei uns tust
Im Rahmen der Qualitätssicherung in der industriellen Produktion spielt die Überprüfung von mechanischen Steckverbindungen eine essentielle Rolle. Wir am Fraunhofer IDMT-HSA widmen uns der Entwicklung von maschinellen Lernverfahren zur akustischen Detektion von korrekten Einrastvorgängen im Produktionsprozess. Zur Unterstützung unseres Teams suchen wir eine*n Bachelorstudierenden, der/die uns bei der Entwicklung und Implementierung von akustischen Klickerkennungsalgorithmen hilft.
Deine Aufgaben
- Literaturrecherche zu Algorithmen der Klickerkennung
- Implementierung ausgewählter Algorithmen
- Vergleichende Auswertung verschiedener Modelle
Dir steht eine Toolchain zur Verfügung, die im Laufe unserer Forschungsarbeit entstanden ist und in die wir dich einarbeiten werden. Die Toolchain beinhaltet bereits einige implementierte Algorithmen zur Klickerkennung. Die Inbetriebnahme und der Ausbau dieser Toolchain mit weiteren Algorithmen werden Teil deiner Aufgaben sein, genauso wie der Vergleich dieser Methoden unter Verwendung verschiedenster Datensätze.
Als Arbeitsergebnis wirst du eine Bachelorarbeit zum Thema »Modelle und Algorithmen für akustische Klickerkennung« verfassen.
Was du mitbringst
- Du studierst im Bereich der Elektrotechnik/Informationstechnik/Audiotechnik/Informatik/Physik oder verwandten Studienrichtungen
- Programmierkenntnisse in Python
- Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
- Grundkenntisse in digitaler Signalverarbeitung
- Idealerweise hast du bereits erste Kenntnisse von PyTorch
- Erste Erfahrungen im Bereich Akustik sind von Vorteil
- Spaß an der Bearbeitung technischer Fragestellungen im Team
- Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit über Organisationsgrenzen hinaus
- Strategisches Vorgehen und Kreativität bei der Einarbeitung in neue Anwendungsszenarien
- Wertschätzender und respektvoller Umgang
- Engagement, Eigeninitiative und eigenverantwortliches Arbeiten
Was du erwarten kannst
- Spannende und herausfordernde Projekte auf hohem wissenschaftlich-technischem Niveau, mit großer Anwendungsnähe und hoher wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Relevanz
- Arbeit in einem engagierten, interessierten, kooperativen und interdisziplinären Team
- Raum für eigene Ideen und ihre Umsetzung
- Eine hervorragend ausgestattete technische Infrastruktur
- Tolerantes, hilfsbereites und ein wertschätzendes Miteinander
- New Work und eine sehr gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf durch flexible Arbeitszeitmodelle, Mit-Kind-Büro
- Sehr gute Möglichkeiten der beruflichen Weiterbildung und ein starkes berufliches Netzwerk in der lebendigen Wissenschaftsszene Oldenburgs
Wir möchten, dass du dich bei uns wohl fühlst, und legen daher großen Wert auf ein offenes, respektvolles Miteinander. Dies fördern wir u.a. durch unser Onboarding-Programm sowie durch die Sensibilisierung für Vielfalt und Chancengleichheit. Das alles sorgt für ein erfolgreiches Teamwork an unserem Institut.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.
