Nils Poschadel, M. Sc.

Nils Poschadel, M. Sc.
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Appelstraße 9a
30167 Hannover
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  • Persönliche Informationen

    Curriculum Vitae

    Nils Poschadel received the M. Sc. degree in mathematics with an emphasis on numerics and optimization from the Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover in 2017. Since then, he works as a research assistant towards a doctoral degree (Dr.-Ing.) at the Institut für Kommunikationstechink (IKT) of the Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover.

    Research Interests

    • Machine learning based audio signal processing
    • Sound scene analysis
    • Direction of arrival estimation
    • Acoustic parameter estimation
    • Spatial audio

    Teaching

    • Teacher of exercise "Signale und Systeme"
    • Teacher of student laboratory "Übertragungstechnik"

     Awards

    • Best Student Technical Paper Award, 150th Audio Engineering Society Convention, 2021. N. Poschadel et al., “Further Insights on the Influence of a Dynamic Binaural Synthesis on Speech Intelligibility in TETRA-coded Voice Communication,” in Audio Engineering Society Convention 150, 2021.
  • Publikationsliste

    Konferenzbeiträge

    • Nils Poschadel, Robert Hupke, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2021): Direction of Arrival Estimation of Noisy Speech using Convolutional Recurrent Neural Networks with Higher-Order Ambisonics Signals29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2021)
    • Nils Poschadel, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2021): Multi-Source Direction of Arrival Estimation of Noisy Speech using Convolutional Recurrent Neural Networks with Higher-Order Ambisonics Signals29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2021)
    • Nils Poschadel, Christian Gill, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2021): CNN-based multi-class multi-label classification of sound scenes in the context of wind turbine sound emission measurementsProceeding of the INTERNOISE 2021 More Info
    • Nils Poschadel, Mahdi Alyasin, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2021): Further Insights on the Influence of a Dynamic Binaural Synthesis on Speech Intelligibility in TETRA-coded VoiceCommunication150th Convention of the Audio Engineering Society (peer-reviewed full paper), online virtual conference
    • Nils Poschadel, Robert Hupke, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2021): Room Geometry Estimation from Higher-Order Ambisonics Signals using Convolutional Recurrent Neural Networks150th Convention of the Audio Engineering Society (peer-reviewed full paper), online virtual conference
    • Robert Hupke, Sebastian Lauster, Nils Poschadel, Marcel Nophut, Stephan Preihs and Jürgen Peissig (2020): Localization and Categorization of Early Reflections for Estimating Acoustic Reflection Coefficients2020 IEEE 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP),2020
      DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287099
    • Nils Poschadel, Christian Gill, Stephan Preihs, Susanne Mertens, Jakob Bergner, Raimund Rolfes, Jürgen Peissig (2020): Machine Learning basierte Klassifikation von Außenschallszenen für Lärmmessungen an WindenergieanlagenFortschritte der Akustik - DAGA 2020, 46. Jahrestagung für Akustik, Hannover
    • Nils Poschadel, Mahdi Alyasin, Stephan Preihs, Jürgen Peissig (2020): Investigations on the Influence of a Dynamic Binaural Synthesis on Speech Intelligibility in Communication ApplicationsFortschritte der Akustik - DAGA 2020, 46. Jahrestagung für Akustik, Hannover
    • Javier Conte Alcaraz, Sanam Moghaddamnia, Nils Poschadel and Jürgen Peissig (2018): Machine Learning as Digital Therapy Assessment for Mobile Gait Rehabilitation28th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, September 17-20, 2018, Aalborg, Denmark
      DOI: 10.1109/MLSP.2018.8517005
    • Nils Poschadel, Sanam Moghaddamnia, Javier Conte Alcaraz, Marc Steinbach and Jürgen Peissig (2017): A Dictionary Learning Based Approach for Gait Classification22nd International Conference on Digital Signal Processing (DSP), 23-25 August 2017
      DOI: 10.1109/ICDSP.2017.8096121

    Diplom-/Masterarbeiten

    • Sebastian Hillert (2020): Intelligente Auswertung von Betriebsdaten einer Werkzeugmaschine im Kleinserienbetrieb, MA, ÜT (Betreuer/in: Petra Hildebrand, Nils Poschadel)
    • Chenxi Wang (2020): Trajectory Analysis at Intersections, MA, ÜT (Betreuer/in: Stefania Zourlidou, Nils Poschadel)
    • Mahdi Alyasin (2019): Untersuchungen zum Einfluss einer dynamischen Binauralsynthese auf Eigenschaften der Sprachwahrnehmung in Kommunikationsanwendungen , MA, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel, Stephan Preihs)
    • Nils Poschadel (2017): Entwicklung effizienter Methoden des Dictionary Learning zur Gangklassifizierung hochdimensionaler Sensordaten, MA, ÜT (Betreuer: S. Moghaddamnia, Javier Conte Alcaraz)
    • Yongzhen Yu (2017): Verfahren der Hauptkomponentenanalyse zur multisensoriellen Gangbildanalyse, MA, ÜT (Betreuer: S. Moghaddamnia, Javier Conte Alcaraz und N. Poschadel)

    Studien-/Bachelorarbeiten

    • Jan-Erik Hühne (2020): 2020 Klassifikation urbaner binauraler Schallszenen unter Verwendung von Deep Learning, BA, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel, Stephan Preihs)
    • Christian Gill (2020): Transferlernen zur Klassifizierung von Außenschallszenen im Rahmen der Lärmmessung an Windenergieanlagen, BA, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel, Stephan Preihs)
    • Hedan Qian (2019): Machine Learning based Head Gesture Classification, Studienarbeit, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel)
    • Ayoub Selmi (2019): Investigations on Machine Learning based Audio Coding, BA, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel, Stephan Preihs)
    • Julian Krohne (2019): Machine Learning basierte Audioszenenklassifikation, BA, ÜT (Betreuer: Nils Poschadel, Stephan Preihs)

    Sonstiges

    • Lun Chen (2018): Evaluation of Machine Learning Algorithms for HRTF Individualization, Projektarbeit, ÜT (Betreuer: Song Li, Nils Poschadel)
  • Forschungsprojekte

    • VIA²mobiL
      Generierung virtueller interaktiver akustischer Soundszenen für eine verbesserte Audiokommunikation in mobilen Leitstellen
      Leaders: Prof. Dr. Jürgen Peissig
      Team: Nils Poschadel, M.Sc., Dr.-Ing. Stephan Preihs
      Year: 2017
      Sponsors: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi, Förderkennzeichen: ZF4298802LF7)
      Lifespan: 09/2017 - 08/2019