Reemt Hinrichs, M.Sc.
Leibniz Universität Hannover
eNIFE
Schneiderberg 32
30167 Hannover
Germany
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Reemt Hinrichs studied Mechatronics at Leibniz Universität Hannover. In May 2017, he finished his Master's Degree with his thesis on "System-theoretical modeling of a structural sound signal path" at the Institut für Informationsverarbeitung (TNT). Since January 2018, he is working as a research assistant towards his PhD degree at the same Institute.

Currently I am working on deep learning models for the compression of electrode excitation patterns of cochlear implants.

Research Interests

  • Signal Coding
  • Cochlear Implants
  • Digital Signal Processing
  • Nonlinear System Theory

 

Other activities

Supervised theses

Cochlear Implants:

  • Nonlinear Prediction of Electrode Excitation Patterns in Cochlear Implants using Artificial Neural Networks
  • Verlustlose Codierung von Erregungsmustern für Cochlea-Implantate
  • Estimation of Background Noise based on Excitation Patterns in Cochlear Implants
  • Kompression von Elektrodenerregungsmustern in Cochlea-Implantaten mittels Autoencodern
  • Audiocodierung mittels WaveNet im Kontext von Cochlea-Implantaten
  • Investigation of Algorithms for Phase Reconstruction from Spectrograms

System Modelling:

  • Geometry Dependent Modeling of the Transfer Function for the Structure-borne Sound in Concrete Girders
  • Comparison of Different Signal Sources for the Determination of the Transfer Function of Structure-Borne Noise in Concrete
  • Empirical Determination of the Transfer Function of Structure-Borne Sound Using Finite-Element-Analysis and Genetic Programming
  • Parametric study of the impulse response of concrete beams using finite element analysis

Miscellaneous:

  • Estimation of the Upper Bound of the Prediction Gain of Linear and Nonlinear Predictors using the Automutual Information Function
  • Automatische Extraktion von Gitarreneffekten
  • Verlustbehaftete Codierung von Maschinendaten im Kontext der Zustands- und Prozessüberwachung
  • Entwicklung und Bewertung von verlustbehafteten Datenkompression von Werkzeugmaschinendaten zur Prozess- und Zustandsüberwachung
  • Analyse der Wigner-Verteilungsfunktion im Vergleich zur Kurzzeit-Fouriertransformation
  • Vergleich von Zeit-Frequenzverteilungen für die Audioklassifikation mittels Künstlicher Neuronaler Netze
  • Metalernen von Aktivierungsfunktionen für neuronale Netze mittels orthogonaler Basisfunktionen
  • Metalernen von Aktivierungsfunktion von neuronalen Netzen mittels evolutionärer Algorithmen