Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.

Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.
Adresse
Appelstraße 9a
30167 Hannover
Gebäude
Raum
Daphne Linda Sophia Schössow, M. Sc.
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Appelstraße 9a
30167 Hannover
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  • Persönliche Informationen

    Curriculum Vitae

    Daphne received her M.Sc. degree in Technical Informatics in 2020 at Leibniz University Hannover. 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 Hannover.
    After that, she was offered a research assistant position in the Acoustics Group as a PhD student.

    Research Interests

    • Psychoacoustics
    • Laboratory studies
    • VR (audio-visual interaction)
    • Indoor radar applications
    • Wind turbine and heat pump noise

    Teaching

    • Exercise "Signale und Systeme"
    • Laboratory exercise "Applikationen der digitalen Audiosignalverarbeitung"
    • Psychoacoustics lab in "Labor für Audiokommunikation und Akustik"
  • Publikationsliste

    Konferenzbeiträge

    • Daphne Schössow, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2024): Noise Perception Studies Based on Immersive Audio ReproductionFortschritte der Akustik - DAGA 2024, 50. Jahrestagung für Akustik, Hannover
    • Daphne Schössow, Dominik Kawczynski, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2023): Der Einfluss visueller Präsentationsmodi auf die Wahrnehmung von WEA-Stimuli in ProbandenstudienFortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg | Datei |
    • Daphne Schössow, Stephan Preihs, Jürgen Peissig, Susanne Könecke, Tobias Bohne, Raimund Rolfes (2023): A comparison of methods for identifying wind turbine sounds in big data setsProceedings of 10th International Conference on Wind Turbine Noise, Dublin, Ireland. pp. 374-394.
    • Kilian Sander, Yves Wycisk, Reinhard Kopiez, Friedrich Platz, Jürgen Peissig, Stephan Preihs, Roman Kiyan, Daphne Schössow (2023): Die Messung immersiven Musik-Erlebens: Das Immersive Music Experience Inventory (IMEI)Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg
    • Roman Kiyan, Jakob Bergner, Stephan Preihs, Daphne Schössow, Yves Wycisk, Kilian Sander, Reinhard Kopiez, Jürgen Peissig, Friedrich Platz (2023): On the Relationship of Perceived Immersion to Acoustic Properties of Surround Sound Music ReproductionFortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, Hamburg | Datei |
    • Daphne Schössow, Jakob Bergner, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2022): An Open-Source Python Framework for the Generation of Questionnaire GUIs without ProgrammingFortschritte der Akustik - DAGA 2022, 48. Jahrestagung für Akustik, Stuttgart
    • Daphne Schössow, Jakob Bergner, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2022): Concept for an open database of acoustical wind turbine measurementsWind Europe Technology Workshop 2022, Brussels
    • Jakob Bergner, Yves Wycisk, Daphne Schössow, Kilian Sander, Stephan Preihs, Jürgen Peissig, Reinhard Kopiez, Friedrich Platz (2022): Analyzing the Degree of Immersion of Music Reproduction by means of Acoustic FingerprintingFortschritte der Akustik - DAGA 2022, 48. Jahrestagung für Akustik, Stuttgart
    • Stephan Preihs, Jakob Bergner, Daphne Schössow, Jürgen Peissig (2021): On Predicting the Perceived Annoyance of Wind Turbine SoundFortschritte der Akustik - DAGA 2021, 47. Jahrestagung für Akustik, Wien.
    • Stephan Preihs, Jakob Bergner, Daphne Schössow, Jürgen Peissig (2021): Assessing Wind Turbine Noise Perception by means of Contextual Laboratory and Online Studies9th International Conference on Wind Turbine Noise, e-Conference from Europe, 2021
    • Daphne Schössow, Jakob Bergner, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2020): Audiovisuelle Laborstudie zur Lästigkeit von WEA-SchallFortschritte der Akustik - DAGA 2020, 46. Jahrestagung für Akustik, Hannover

    Zeitschriftenbeiträge

    • Daphne Schössow, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2024): WEA-Acceptance Data—A Dataset of Acoustic, Meteorological, and Operational Wind Turbine MeasurementsData
      DOI: 10.3390/data9030046
    • Jakob Bergner, Daphne Schössow, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2023): Identification of Discriminative Acoustic Dimensions in Stereo, Surround and 3D Music ReproductionJournal of the Audio Engineering Society, 2023
      DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2022.0071

    Diplom-/Masterarbeiten

    • Daphne Schössow (2019): Laborstudie zur Lästigkeit von WEA-Schall mit Hilfe von räumlicher Schallfeldwiedergabe (Betreuer: Jakob Bergner, Stephan Preihs)

    Studien-/Bachelorarbeiten

    • Dominik Kawczynski (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

    • Daphne Schössow, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2023): WEA-Acceptance Data - a FAIR wind turbine datasetPresentation at Wind Energy Science Conference 2023, Glasgow, UK, 23-26 May 2023
  • Forschungsprojekte
    • WEA-Akzeptanz
      Objektivierte Vorhersage und Beurteilung der Schallemissionen von Windenergieanlagen
      Leitung: Prof. Dr.-Ing. Raimund Rolfes (Koordination), Prof. Dr. Jürgen Peissig
      Team: Jakob Bergner, M. Sc., Dr.-Ing. Stephan Preihs, Daphne Schössow, M. Sc.
      Jahr: 2017
      Förderung: BMWi (Förderkennzeichen 0324134A)
      Laufzeit: 04/2017 - 10/2020
    • Wagner 3.0
      Immersive Klangumgebungen und ihr Potenzial für das Musik-Erleben
      Leitung: Prof. Dr. Reinhard Kopiez (Koordination), Prof. Dr. Jürgen Peissig
      Team: Jakob Bergner, M. Sc., Dr.-Ing. Stephan Preihs, Daphne Schössow, M. Sc., Roman Kiyan, M. Sc.
      Jahr: 2019
      Förderung: Niedersächsiches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
      Laufzeit: 11/2019 - 10/2022
    • WEA-Akzeptanz-Data – Datenplattform für Benchmark & Validierung
      Das 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 Peissig
      Team: Daphne Schössow, Stephan Preihs
      Jahr: 2021
      Förderung: BMWK
      Laufzeit: 10/2021 - 04/2023
    • PRAD – Adaptive und Dynamische Personenlenkung zur Selbst- und Fremd-Rettung
      Im 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 Peissig
      Team: Daphne Schössow, Stephan Preihs
      Jahr: 2023
      Förderung: BMBF (Förderkennzeichen 13N16651)
      Laufzeit: 11/2023 - 10/2026