Dissertant
Fachbereich Hören
Binaural Audio and Auditory Modelling
Maschinelles Lernen
Tel. +43 1 51581-2519
Email: felix.perfler(at)oeaw.ac.at
Bildung
2022 - MSc (mit Auszeichnung) in Elektrotechnik-Toningenieur mit Schwerpunkt Signalverarbeitung an der Technischen Universität Graz (TUG) und der Universität für Musik und Darstellende Kunst Graz (KUG).
Im Rahmen meiner Masterarbeit konnte ich die Verwendung von neuronalen Netzwerken für Echo Unterdrückung untersuchen und ein solches System implementieren.
Derzeitige Forschung
Ich bin Teil des Projektteams von SONICOM und arbeitet an der parametrischen Modellierung der Pinna unter Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen.
Projekte
Publikationen
Publikationen
- Perfler, F.; Pausch, F.; Pollack, K.; Holighaus, N.; Majdak, P. (2025) Parametric model of the human pinna based on Bézier curves and concave deformations. Computers in Biology and Medicine, Bd. 188, S. 109817.
- Huang, Y. (online: 2025) F0 and Voice Quality of Coarticulated Mandarin Tones. Language and Speech.
- Haider, D.; Perfler, F.; Lostanlen, V.; Ehler, M.; Balazs, P. (2024) Hold Me Tight: Stable Encoder-Decoder Design for Speech Enhancement., Proceedings of the Interspeech 2024 (Interspeech 2024); Kos, S. 5013-5017.
- Balazs, P.; Haider, D.; Lostanlen, V.; Perfler, F. (2024) Trainable signal encoders that are robust against noise., Proceedings of the Internoise 2024 (Internoise 2024); Nantes, F.
- Pausch, F.; Perfler, F.; Holighaus, N.; Majdak, P. (2023) Comparison of deep-neural-network architectures for the prediction of head-related transfer functions using a parametric pinna model., Proceedings of the Forum Acusticum 2023 (Forum Acusticum 2023); Turin.
- Perfler, F.; Majdak, P.; Pausch, F.; Pollack, K. (2023) Concepts for the evaluation of a parametric pinna model., Proceedings of the Forum Acusticum 2023 (Forum Acusticum 2023); Turin.