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Visitenkarte

Timo Lohrenz
M.Sc.
Institut für Nachrichtentechnik
Technische Universität Braunschweig
Schleinitzstraße 22 (Raum 311)
38106 Braunschweig
E-Mail: lohrenz@ifn.ing.tu-bs.de
Tel.: +49 (0) 531 391 - 2404
Fax: +49 (0) 531 391 - 8218

 

Forschungsgebiete

  • Automatische Spracherkennung

    • Fusion mehrerer Informationsquellen im uni- und multimodalen Kontext
    • EXIT-Analyse Verfahren für iterative Fusion
    • Machine Learning Methoden zur akustischen Modellierung

  • Akustisches Keywordspotting
  • Sprechererkennung/-verifikation
 
 

Offene studentische Arbeiten

Optimierung eines automatischen Keyword-Erkenners
Typ:  Bachelorarbeit, Masterarbeit
Turbo Fusion für die Automatische Spracherkennung
Typ:  Bachelorarbeit, Masterarbeit
 

Projekte

laufend Deep Learning Lab
Bearbeiter: Samy Elshamy, Timo Lohrenz, Maximilian Strake, Jan-Aike Bolte
Gefördert vom BMBF entsteht am Institut für Nachrichtentechnik mit dem Deep Learning Lab ein Ort innovativen studentischen Lernens im Bezug auf Machine Learning in Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen. [Mehr]
laufend Iterative Automatische Spracherkennung
Bearbeiter: Timo Lohrenz
Wir betreiben Grundlagenforschung im Bereich der iterativen Spracherkennung, insbesondere in mehrkanaligen und multimodalen Szenarien. [Mehr]
abgeschlossen Voice Analytics Suite (ZIM-Projekt)
Bearbeiter: Timo Lohrenz
Im Rahmen eines ZIM-Förderprojekts entwickeln einen neuartigen Keyword-Spotter für deutsche und englische Sprache. Dieser soll der automatischen Sprachanalyse von zeitversetzten Videointerviews dienen.   [Mehr]
abgeschlossen Voice Mail by Voice (ZIM-Projekt)
Bearbeiter: Simon Receveur, Timo Lohrenz
Das Projekt "Voice Mail by Voice" zielte auf die Entwicklung einer neuartigen Sprachsteuerung einer Voice-Mailbox auf einem Systemtelefon ab. [Mehr]
 

Veröffentlichungen und Vorträge

On Temporal Context Information for Hybrid BLSTM-Based Phoneme Recognition
Autor: Timo Lohrenz, Maximilian Strake, Tim Fingscheidt
Proceedings of IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition 2019, Singapur, to be published
A New TIMIT Benchmark for Context-Independent Phone Recognition Using Turbo Fusion
Autor: Timo Lohrenz, Wei Li, Tim Fingscheidt
Proc. of IEEE Workshop on Spoken Language Technology (SLT), Athens, Greece, pp. 498-505
Densenet BLSTM for Acoustic Modeling in Robust ASR
Autor: Maximilian Strake, Pascal Behr, Timo Lohrenz, Tim Fingscheidt
Proc. of SLT, Athens, Greece, Dec. 2018
Turbo Fusion of Magnitude and Phase Information for DNN-Based Phoneme Recognition
Autor: Lohrenz, T.; Fingscheidt, T.
Proceedings of ASRU, Okinawa, Japan, Dez. 2017, pp. 118-125
EXIT Charts for Turbo Automatic Speech Recognition: A Case Study (Awarded as Best Student Paper)
Autor: Lohrenz, T.; Receveur, S.; Fingscheidt, T.
Proceeding of the 12th ITG Conference on Speech Communication, pp. 16-20, Paderborn, Germany, 05. Oct. 2016
 Gesamtliste der Veröffentlichungen
 

Lebenslauf

Geboren 1988 in Braunschweig

                      

Ausbildung und Zivildienst

2012 - 2015

Masterstudium der Elektrotechnik, Schwerpunkt Kommunikationstechnik an der TU Braunschweig

2009 - 2012

Bachelorstudium der Elektrotechnik, Schwerpunkt Kommunikationstechnik an der TU Braunschweig

2008 - 2009

Zivildienst bei der evangelischen Jugend in Braunschweig

2008

Allgemeine Hochschulreife an der Neuen Oberschule Braunschweig

Berufspraxis

seit 10/15

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am IfN

06/13 - 09/15Wissenschaftliche Hilfskraft am IfN
11/12 - 05/13 Industriepraktikum bei Siemens Audiologische Technik GmbH in Erlangen