Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.
Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.
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Adresse
Appelstraße 9a
30167 Hannover
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Gebäude
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Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.
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Persönliche Informationen
Curriculum Vitae
Daphne received her M.Sc. degree in Technical Informatics in 2020 at Leibniz University Hanover. Her thesis „Laboratory Study on Annoyance of Wind Turbine Noise by Employing Spatial Sound Field Reproduction“ was part of the WEA-Akzeptanz project.
From mid 2020 to mid 2021 she has been working as a graduate assistant at the Institute of Communications Technology at Leibniz University Hanover.
After that, she was offered a research assistant position in the Acoustics Group as a PhD student.Research Interests
- Psychoacoustics
- Laboratory studies
Teaching
- Exercise "Signale und Systeme"
- Laboratory exercise "Applikationen der digitalen Audiosignalverarbeitung"
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Publikationsliste
Konferenzbeiträge
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(2023): Der Einfluss visueller Präsentationsmodi auf die Wahrnehmung von WEA-Stimuli in Probandenstudien, Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg | Datei |
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(2023): A comparison of methods for identifying wind turbine sounds in big data sets, Proceedings of 10th International Conference on Wind Turbine Noise, Dublin, Ireland. pp. 374-394.
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(2023): Die Messung immersiven Musik-Erlebens: Das Immersive Music Experience Inventory (IMEI), Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg
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(2023): On the Relationship of Perceived Immersion to Acoustic Properties of Surround Sound Music Reproduction, Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg | Datei |
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(2022): An Open-Source Python Framework for the Generation of Questionnaire GUIs without Programming, Fortschritte der Akustik - DAGA 2022, 48. Jahrestagung für Akustik, Stuttgart
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(2022): Concept for an open database of acoustical wind turbine measurements, Wind Europe Technology Workshop 2022, Brussels
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(2022): Analyzing the Degree of Immersion of Music Reproduction by means of Acoustic Fingerprinting, Fortschritte der Akustik - DAGA 2022, 48. Jahrestagung für Akustik, Stuttgart
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(2021): On Predicting the Perceived Annoyance of Wind Turbine Sound, Fortschritte der Akustik - DAGA 2021, 47. Jahrestagung für Akustik, Wien.
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(2021): Assessing Wind Turbine Noise Perception by means of Contextual Laboratory and Online Studies, 9th International Conference on Wind Turbine Noise, e-Conference from Europe, 2021
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(2020): Audiovisuelle Laborstudie zur Lästigkeit von WEA-Schall, Fortschritte der Akustik - DAGA 2020, 46. Jahrestagung für Akustik, Hannover
Zeitschriftenbeiträge
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(2023): Identification of Discriminative Acoustic Dimensions in Stereo, Surround and 3D Music Reproduction, Journal of the Audio Engineering Society, 2023
DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2022.0071
Diplom-/Masterarbeiten
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(2019): Laborstudie zur Lästigkeit von WEA-Schall mit Hilfe von räumlicher Schallfeldwiedergabe (Betreuer: Jakob Bergner, Stephan Preihs)
Studien-/Bachelorarbeiten
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(2022): Entwicklung und Validierung eines Frameworks für die Präsentation und Ausführung von Fragebögen in Virtual Reality am Beispiel von WEA-Hörversuchen, BA, ÜT (Betreuer: Daphne Schössow)
Vorträge
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(2023): WEA-Acceptance Data - a FAIR wind turbine dataset, Presentation at Wind Energy Science Conference 2023, Glasgow, UK, 23-26 May 2023
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Forschungsprojekte
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WEA-AkzeptanzObjektivierte Vorhersage und Beurteilung der Schallemissionen von WindenergieanlagenLeitung: Prof. Dr.-Ing. Raimund Rolfes (Koordination), Prof. Dr. Jürgen PeissigTeam:Jahr: 2017Förderung: BMWi (Förderkennzeichen 0324134A)Laufzeit: 04/2017 - 10/2020
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Wagner 3.0Immersive Klangumgebungen und ihr Potenzial für das Musik-ErlebenLeitung: Prof. Dr. Reinhard Kopiez (Koordination), Prof. Dr. Jürgen PeissigTeam:Jahr: 2019Förderung: Niedersächsiches Ministerium für Wissenschaft und KulturLaufzeit: 11/2019 - 10/2022
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WEA-Akzeptanz-Data – Datenplattform für Benchmark & ValidierungDas Ziel des Projektes ist der Aufbau und die Umsetzung einer strukturierten Ablage für die in dem Vorgängerprojekt WEA-Akzeptanz gewonnenen Messdaten, die sowohl als anonymisierte Rohdaten als auch als anonymisierte, mit Methoden des Maschinellen Lernens verarbeitete Daten auf einer geeigneten Open-Access-Plattform der Leibniz Universität Hannover zum Download verfügbar gemacht werden. Die Messdaten werden bereitgestellt, um dem wichtigen Ziel der Validierung verschiedener Simulations- und Rechenmodelle zu dienen. Der Aufbau der Plattform wird als Benchmark schrittweise vorgenommen und dokumentiert und kann somit als Vorlage für ähnliche Aktivitäten der Community gelten.Leitung: Prof. Dr.-Ing. habil. Raimund Rolfes, Prof. Dr. Jürgen PeissigTeam:Jahr: 2021Förderung: BMWKLaufzeit: 10/2021 - 04/2023
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PRAD – Adaptive und Dynamische Personenlenkung zur Selbst- und Fremd-RettungIm Verbundvorhaben PRAD bearbeitet das Institut für Kommunikationstechnik ein Teilvorhaben mit dem Titel Personen- und Umgebungserkennung auf Basis von Radarsignalen. Hierbei soll in eine oder mehrere Rettungszeichenleuchte(n) ein Radar-Sensor verbaut werden, der es ermöglicht den betreffenden Raum in Bezug auf anwesende selbstrettungsunfähige Personen oder veränderte Umgebungsbedingungen zu überwachen und Hinweise über die von den anderen Projektpartnern zu entwickelnden Kommunikationsschnittstellen an Rettungskräfte zu übermitteln.Leitung: Prof. Jürgen PeissigTeam:Jahr: 2023Förderung: BMBF (Förderkennzeichen 13N16651)Laufzeit: 11/2023 - 10/2026
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