Dissertant
Mathematik und Signalverarbeitung in der Akustik
Maschinelles Lernen

Tel. +43 1 51581-2545
Email: daniel.haider(at)oeaw.ac.at

 

Bildung


Daniel Haider studierte Mathematik an der Universität Wien mit einem Schwerpunkt in Angewandter Mathematik und Scientific Computing. 2019 schrieb er am ARI seine Masterarbeit mit dem Titel "Aspects of Time-Frequency Scattering and Towards Phase Scattering" unter der Betreuung von Peter Balazs. Seit 2020 ist er Dissertant am ARI.

Derzeitige Forschung


Daniel arbeitet seit 2019 in den Arbeitsgruppen "Mathematik und Signalverarbeitung in der Akustik" und "Machinelles Lernen in der Akustik" und ist interessiert daran, Konzepte aus dem Bereich des Maschinellen Lernens in Audio Anwendungen mit einem mathematischen Zugang zu untersuchen. Im Rahmen seiner Dissertation betrachtet er Techniken und Methoden, die in Künstlichen Neuronalen Netzen eingesetzt werden unter Verwendung der Frame Theorie.

 

Publikationen

Publikationen

  • Haider D. (2020) On phase-related signal representations and introducing phase scattering. .
  • Haider D.; Balazs P. (2019) Extraction of Rhythmical Features with the Gabor Scattering Transform. Proceedings of the 14th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR), Marseille, France, Oct. 14-18. S. 916-923.
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