Laufend
seit 2026
Aktives Lüftungssystem für Rinderställe
Auftraggeber: Sense.ai.tion GmbH
Machbarkeitsstudie zur Entwicklung eines aktiven, sensorgestützten Lüftungssystems zur
effizienten Temperaturregulierung in Milchviehställen. Neben klassischer
Stallklimasensorik (Temperatur, Luftfeuchte, Luftgeschwindigkeit, CO₂, NH₃) untersuchen
wir, wie tierbezogene Indikatoren — etwa Aktivität, Atemfrequenz und akustische Merkmale
— zur frühzeitigen Erkennung von Hitzestress bei Milchkühen beitragen können.
Ziel ist eine bedarfsgerechte, automatisierte Lüftungssteuerung, die über rein
klimabasierte Schwellenwerte hinausgeht und tierisches Verhalten direkt in die Regelung
einbezieht.
Laufend
2025 – heute (Eigenfinanzierung)
Sprachverständlichkeit in Klassenräumen
Feldstudie zu kantenbasierten
Raumakustik-Maßnahmen
In vier vergleichbaren Grundschul-Klassenräumen der Storchenschule Schöneiche
(bei Berlin) untersuchen wir, wie kantenbasierte akustische Behandlungen die
Sprachverständlichkeit unter realistischen Störgeräuschbedingungen beeinflussen.
Verglichen wurden ein akustisch optimiertes Referenzzimmer, ein unbehandelter
Kontrollraum sowie zwei mit kantenbasierten Systemen ausgestattete Räume — eines
primär absorbierend, eines primär reflektierend/streuend.
Neben etablierten Kenngrößen wie STI, C50 und D50 wurden mit Kindern im Alter
von 7 bis 9 Jahren psychoakustische Satzverständlichkeitstests unter
kontrollierten Störgeräuschbedingungen durchgeführt.
Zwischenergebnis: Beide kantenbasierten Systeme verbesserten
die Sprachverständlichkeit spürbar. Bei vergleichbarem STI schnitten sie in
der psychoakustischen Prüfung teils ähnlich gut ab wie die vollflächige
Deckenabsorption — ein Hinweis darauf, dass klassische Kennwerte allein die
Verständlichkeit unter Störgeräuschen nicht vollständig abbilden.
Für weitergehende Informationen siehe
das Preprint der Studie.
Beantragt
DFG / Weave
AMMBioN — Autonomous Monitoring with Multimodal Biological sensing Networks
Internationales Konsortium: Technische Hochschule
Nürnberg Georg Simon Ohm (Leitung), Universität Wien, Fachhochschule St. Pölten,
H2 Think gGmbH
Gemeinsam mit Partnern aus Deutschland und Österreich haben wir ein Forschungsvorhaben
beantragt, das untersucht, wie Elefanten über Lautäußerungen Gruppenverhalten und
gemeinsames Handeln koordinieren. Dafür soll ein autonomes, energieeffizientes
Sensornetzwerk aus akustischen, visuellen und Bewegungssensoren entstehen, das auf
neuromorpher Sensorik und Verarbeitung basiert — für eine langfristige, wenig
eingreifende Beobachtung im Zoo und im Feld (Südafrika).
H2 Think verantwortet dabei die akustische Messtechnik, das Design des verteilten
Sensornetzwerks sowie die Synchronisation der multimodalen Datenströme.
Perspektive: AMMBioN ist als Ausgangspunkt für ein internationales
Grundlagenforschungsprojekt angelegt, das die entwickelte Methodik über die
Elefantenforschung hinaus auf weitere Tierarten und Anwendungsfelder ausweiten
soll.
Ehemalig
Entwicklungsprojekt · 2024 - 2025
Automatisierte Prüfstandslösung für Automotive-Verstärker
Auftraggeber: Inno-Tec Innovative Technologies GmbH
Im Rahmen dieses Industrieprojekts wurde ein (teil-)automatisierter Testaufbau zur
Prüfung von Verstärker-ECUs im Automotive-Bereich entwickelt. Der Zentralcomputer sendet
unterschiedliche Audioformate (Stereo, 5.1, 7.1, 7.1.4) an den Verstärker, der diese
auf die einzelnen Fahrzeuglautsprecher abmischt. Ziel war es, diesen Mix „aus
Kundenperspektive" objektiv zu erfassen — also das, was tatsächlich an den
Lautsprecherausgängen ankommt — ohne dafür ins Fahrzeug zu gehen und subjektiv zu
hören.
Dafür wurde ein Interface entwickelt, das die Lautsprechersignale direkt am
Verstärkerausgang abgreift. Aus den ermittelten Transferfunktionen lassen sich sowohl
Amplituden- als auch Phasenfrequenzgänge extrahieren. Der Amplitudenfrequenzgang erlaubt
die Prüfung klassischer Funktionen wie des Equalizers, während der Phasenfrequenzgang
für phasenbasierte Funktionalitäten benötigt wird — etwa die Fokus-Funktion, bei der der
Klang an einer bestimmten Position (z. B. Fahrersitz) durch maximal konstruktive
Interferenz besonders klar wahrgenommen werden soll. Die reine Signalauswertung kann
dabei zwar nicht die subjektive Klangqualität bewerten, wohl aber zuverlässig nachweisen,
dass die jeweilige Funktion tatsächlich wirkt.
Ehemalig
mFUND Phase 1 · 2023
AuDroK — Audio-basierte Drohnenklassifikation
Fraunhofer-Institut für
Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI · gefördert durch das Bundesministerium für
Digitales und Verkehr
Konzeptstudie für ein Drohnendetektions- und -klassifizierungssystem, einschließlich des
Aufbaus einer Datenbank mit gemessenen und aufbereiteten Drohnengeräuschen. Ziel unseres
Teams war die Vorbereitung von Prototypentwicklungen für Sensornetzwerke und
Klassifizierungssysteme auf Basis akustischer Daten und Algorithmen des maschinellen
Lernens.
Projektpartner Fraunhofer IVI bearbeitete luft- und straßenverkehrsbezogene
Fragestellungen, Risikobewertungen sowie UAV-Kategorisierung und -Klassifizierung. Die
entstandenen Audio-Datensätze wurden über die „Mobilithek" des BMDV für eine breite
öffentliche Nutzung bereitgestellt.
Ehemalig
Dienstleistungsprojekt · 2021
Pfeifgeräusche an der Verkehrstechnischen Anlage
Projektpartner: Mecalc Technologies GmbH
Messtechnische Untersuchung zur Lokalisation tonaler Pfeifgeräusche, die an der
Verkehrstechnischen Anlage (VTA) ab einer Windstärke von 5 Bft
auftreten. Mithilfe einer akustischen Kamera (Beamforming) wurden die Laufgitter der
obersten Plattform in Richtung Nordnordwest als maßgeblicher Schallemissionsort
identifiziert; vermutlich wirken die Gitter als Array aus Helmholtz-Resonatoren.
Zur Unterbindung des schallerzeugenden Mechanismus wurde empfohlen, sämtliche Laufgitter
mit Anti-Rutschmatten zu belegen. Eine ergänzende indikative Schallleistungsberechnung
nach TA Lärm ergab zudem, dass die zulässigen Immissionsrichtwerte bei den
nächstgelegenen Anwohnern überschritten werden.
