Senior Research Associate
Mathematik und Signalverarbeitung in der Akustik
Maschinelles Lernen in der Akustik

Tel. +43 1 51581-2532
Email: nicki.holighaus(at)oeaw.ac.at

Wissenschaftliche IDs:
ORCID: 0000-0003-3837-2865
Google Scholar: Nicki Holighaus
ResearchGate: researchgate.net/profile/Nicki_Holighaus

 

Bildung


Nicki Holighaus studierte Mathematik und theoretische Informatik an der Justus–Liebig–Universität zu Gießen, Deutschland. Nach dem Abschluss im Jahr 2010 begann er das Dokrotratsstudium an der Universität Wien, Österreich, dass er im Oktober 2013 mit der Verteidigung seiner Doktorarbeit "Theory and implementation of adaptive time-frequency transforms” erfolgreich abschloss. Während seines Studiums and the Universität Wien arbeitete er dort als Forschungsassistent in der Numerical Harmonic Analysis Group (NuHAG). 

Seit August 2012 ist er Mitglied der Gruppe "Mathematics and Signal Processing in Acoustics" des Instituts für Schallforschung. Dort arbeitet er an theoretischen und angewandten Aspekten adaptierter Zeit-Frequenz Darstellungen und anderer Frames.

Derzeitige Forschung


Seine Forschungsinteressen konzentrieren sich auf die Verwendung von Zeit-Frequenz-Methoden für Signalverarbeitung. Insbesondere forscht er in den Bereichen Zeit-Frequenz-Analyse, mathematische Theorie und Design adaptiver und adaptierter Zeit-Frequenz-Darstellungen, Zeit-Frequency-Verarbeitung in der Akustik und Verwendung von Zeit-Frequenz-Darstellungen in maschinellem Lernen für akustische Signalverarbeitung.

Aktuelle Forschungsprojekte: MERLIN

Aktuelle Themen:

  • Theory and application of warped time-frequency representations 
  • Function spaces and discretization for structured continuous frames
  • Structure of time-frequency phase
  • Signal processing with time-frequency phase
  • Deep learning with time-frequency features
  • Neural audio generation
  • Audio inpainting with generative neural networks
  • Time-frequency processing and perception

Publikationen

Publikationen

  • Holighaus, N.; Hampejs, M.; Wiesmeyr, C.; Toth, L. (2014) Representing and counting the subgroups of the group Zm x Zn. Journal of Numbers, Bd. 2014, S. online.
  • Holighaus, N. (2014) Structure of nonstationary Gabor frames and their dual systems. Applied and Computational Harmonic Analysis, Bd. 37, S. 442-463.
  • Holighaus, N.; Dörfler, M.; Velasco, G. A.; Grill, T. (2013) A Framework for Invertible, Real-Time Constant-Q Transforms. Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on, Bd. 21, S. 775 -785.
  • Perraudin, N.; Holighaus, N.; Sondergaard, P.; Balazs, P. (2013) Gabor dual windows using convex optimization., Proceedings of the SampTA 2013; Bremen, Germany, S. 33-36.
  • Wiesmeyr, C.; Holighaus, N.; Sondergaard, P. (2013) Efficient algorithms for discrete Gabor transforms on a nonseparable lattice. IEEE Trans. Signal Process., Bd. 61, S. 5131 - 5142.
  • Holighaus, N. (2013) Theory and implementation of adaptive time-frequency transforms., University of Vienna.
  • Pruša, Z.; Sondergaard, P. L.; P., Balazs; Holighaus, N. (2013) A Matlab/Octave toolbox for sound processing., Proceedings of the 10th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research (CMMR 2013); Marseill, France: Laboratoire de Mechanique et d"Acoustique, Publications of L.M.A., S. 299-314.
  • Pruša, Z.; Sondergaard, P. L.; P., Balazs; Holighaus, N. (2013) Real-Time Audio Processing in the Large Time Frequency Analysis Toolbox., Proceedings of the 10th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research; Marseill, France: Laboratoire de Mechanique et d"Acoustique, Publications of L.M.A., S. 1059-1062.
  • Necciari, T.; Balazs, P.; Holighaus, N.; Sondergaard, P. (2013) The ERBlet transform: An auditory-based time-frequency representation with perfect reconstruction., Proceedings of the 38th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2013); Vancouver, Canada, S. 498-502.
  • Marafioti, A.; Majdak, P.; Holighaus, N.; Perraudin, N. GACELA - A generative adversarial context encoder for long audio inpainting. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Bd. -, S. -.
  • Marafioti, A.; Majdak, P.; Holighaus, N.; Perraudin, N. GACELA - A generative adversarial context encoder for long audio inpainting. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing.