
Wissenschaftler
Fachbereich Mathematik
Information and Inference
Maschinelles Lernen
Email: thomas.weiss(at)oeaw.ac.at
Bildung
Thomas Weiss studierte Mathematik und Physik an der TU München. Im Jahr 2016 schloss er seine Dissertation zum Thema "Reflektierte Brownsche Bewegungen in der KPZ Universalitätsklasse" ab. Nach einiger Zeit als Risikomanager in der Finanzbranche absolvierte er ein weiteres Studium, Elektrotechnik-Toningenieur, in Graz. Die Abschlussarbeit entstand am ISF im Rahmen des Projekts softpinna über die Verwendung von nicht-starren Registrierungsalgorithmen zur Verbesserung von photogrammetrisch erzeugten Ohrmodellen.
Derzeitige Forschung
Im Rahmen des ANIML-Projekts untersucht Thomas Weiss das Stimmverhalten von Wellensittichen in sozialen Gruppen. Derzeit liegt sein Schwerpunkt auf Beamforming- und Quellentrennungsverfahren, mit denen sich individuelle Lautäußerungen einzelner Vögel aus Mikrofonarray-Aufnahmen herausfiltern lassen. Seine allgemeinen Forschungsinteressen liegen in der Bioakustik – insbesondere in der automatischen Erkennung und Klassifikation von Tierarten – sowie in der Signalverarbeitung, wobei er sich vor allem mit Verfahren beschäftigt, die auf den Nullstellen zeitfrequenzbasierter Darstellungen basieren.
Publikationen
- Digitalisierung, Erkennung und automatisierte Clusterung der Wasserzeichen in den Musikhandschriften Franz Schuberts. / Gulewycz, Paul; Gubsch, Clemens; Czernin, Anna Maria et al.
Quelle & Deutung I.IX: Beiträge der Tagung Quelle und Deutung IX am 20. November 2024. Hrsg. / Balázs Sára. Budapest: Eötvös-József-Collegium, 2025. S. 227-242.Die Wasserzeichen in Franz Schuberts Musikhandschriften bergen noch immer ungelöste chronologische Rätsel. Trotz jahrzehntelanger Bemühungen der ‚Neuen Schubert-Ausgabe' blieb die zeitliche Einordnung vieler undatierter Werke anhand der Wasserzeichen problematisch, da herkömmliche Verfahren zur Wasserzeichenerkennung bei der oft mangelhaften Qualität des Notenpapiers an ihre Grenzen stießen. Im Rahmen des DRACMarkS-Projekts konnte erstmals eine neuartige Wasserzeichen-Digitalisierungsmethode auf die Schubert-Quellen angewendet werden: die Thermographie, ein infrarotbasiertes Bildgebungsverfahren, welches auchvon Notentext überlagerte Wasserzeichen frei erkennbar macht. Das Projektteam, bestehend aus Expert:innen aus den Bereichen Musikwissenschaft, Signalverarbeitung und Digital Humanities, entwickelte eine innovative Methodik zur automatisierten Wasserzeichen-Analyse, die eine präzise Erfassung durch strukturierte MEI/XML-Codierung in Kombination mit algorithmischer Kettlinien-Analyse ermöglicht. Die entwickelte Methode zur digitalen Rekonstruktion ursprünglicher Papierbögen eröffnet neue Perspektiven für die Datierung schwer einzuordnender Handschriften und schafft wegweisende Standards für die musikphilologische Wasserzeichenforschung.