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Einblicke

Der Übergang zwischen den Gebäuden H und Q.

Foto: Universität Paderborn, Adelheid Rutenburges

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Einblick in die Labore des Gebäudes K.

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Chemiestudierende arbeiten im Labor.

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Einblick in die Universitätsbibliothek.

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Lernen mit Ausblick im Gebäude Q.

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Aleksej Chinaev

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 Aleksej Chinaev

Nachrichtentechnik (NT)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Forschung & Lehre

Telefon:
+49 5251 60-3624
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+49 5251 60-3627
Büro:
P7.2.05.1 (Karte)
Web:
Besucher:
Pohlweg 47-49
33098 Paderborn
Postanschrift:
Warburger Str. 100
33098 Paderborn

Ehrenamtliches
Forschung
Hobbies
  • Singen und akustische Gitarre spielen
  • Ballroom-Dance (Standard und Latein)
  • Jonglieren und Joggen
  • Fussball
Lehre
07/2010 - heute

Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachgebiet Nachrichtentechnik der Universität Paderborn

06/2010

Studiumabschluss Diplom-Elektrotechnik

04/2010 - 06/2010

Wissenschaftliche Hilfskraft im Fachgebiet Nachrichtentechnik der Universität Paderborn

04/2005 - 06/2010

Studium der Elektrotechnik an der Universität Paderborn

09/2003

Umsiedlung von Russland nach Deutschland

Awards

'BEST STUDENT PAPER AWARD' für die Publikation mit dem Titel 'Noise-Presence-Probability-Based Noise PSD Estimation by Using DNNs' auf der 12. ITG Tagung 'Sprachkommunikation' im Jahr 2016

Erst-Autor Publikationen

[10] A. Chinaev, R. Haeb-Umbach: “A generalized log-spectral amplitude estimator for single-channel speech enhancement”, 42nd International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 4980–4984, March 2017.

[9] A. Chinaev, J. Heymann, L. Drude und R. Haeb-Umbach: „Noise-Presence-Probability-Based Noise PSD Estimation by Using DNNs“, 12th ITG Symposium on Speech Communication, S. 26–30, Oct. 2016.

[8] A. Chinaev, J. Heitkaemper und R. Haeb-Umbach: „A Priori SNR Estimation Using Weibull Mixture Model“, 12th ITG Symposium on Speech Communication, S. 297–301, Oct. 2016.

[7] A. Chinaev und R. Haeb-Umbach: „A Priori SNR Estimation Using a Generalized Decision Directed Approach“, Seventeenth Annual Interspeech Conference of the International Speech Communication Association (ISCA), S. 3758–3762, Sept. 2016.

[6] A. Chinaev und R. Haeb-Umbach: „On Optimal Smoothing in Minimum Statistics Based Noise Tracking“, 16th Annual Interspeech Conference of the International Speech Communication Association (ISCA), S. 1785–1789, Sept. 2015.

[5] A. Chinaev, M. Puels und R. Haeb-Umbach: „Spectral Noise Tracking for Improved Nonstationary Noise Robust ASR“, 11th ITG Symposium on Speech Communication, S. 1–4, Sept. 2014.

[4] A. Chinaev, R. Haeb-Umbach, J. Taghia und R. Martin: „Improved single-channel nonstationary noise tracking by an optimized MAP-based postprocessor“, 38th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 7477–7481, May 2013.

[3] A. Chinaev und R. Haeb-Umbach: „MAP-based Estimation of the Parameters of a Gaussian Mixture Model in the Presence of Noisy Observations“, 38th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 3352–3356, May 2013.

[2] A. Chinaev und R. Haeb-Umbach: „Quality Analysis and Optimization of the MAP-based Noise Power Spectral Density Tracker“, 10th ITG Symposium on Speech Communication, S. 1–4, Sept. 2012.

[1] A. Chinaev, A. Krueger, D. H. Tran-Vu und R. Haeb-Umbach: „Improved noise power spectral density tracking by a MAP-based postprocessor“, 37th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 4041–4044, Mar. 2012.

Ko-Autor Publikationen

[3] J. Heymann, L. Drude, A. Chinaev und R. Haeb-Umbach: „BLSTM supported GEV Beamformer Front-End for the 3RD CHiME Challenge“, Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU 2015), Dec. 2015.

[2] L. Drude, A. Chinaev, D. H. Tran Vu und R. Haeb-Umbach: „Towards Online Source Counting in Speech Mixtures Applying a Variational EM for Complex Watson Mixture Models“, 14th International Workshop on Acoustic Signal Enhancement (IWAENC), S. 213–217, Sept. 2014.

[1] L. Drude, A. Chinaev, D. H. Tran Vu und R. Haeb-Umbach: „Source Counting in Speech Mixtures Using a Variational EM Approach for Complex Watson Mixture Models“, 39th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 6834–6838, May 2014.

Studentische Arbeiten

[13] Robin Wolf, "Sprachpräsenzdetektion mit fixierten Priors im Bereich der generalisierten a posteriori SNR", Bachelorarbeit, 2017.

[12] Eduard Schwab, "Schätzung der Sprachpräsenzwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung von Korrelationen in Sprachsignalen", Bachelorarbeit, 2016.

[11] Jens Heitkämper, "A-priori SNR Schätzung unter Verwendung von Weibull-Mischungsmodellen", Masterarbeit, 2016.

[10] Patrick Hanebrink, "Bayessche Schätzung des a-priori SNR unter Verwendung von Gaußschen Mischungsmodellen", Bachelorarbeit, 2015.

[9] Maximilian Schreckenberg, "Entfernen der transienten Ereignisse aus gestörten Sprachsignalen mit spektraler Subtraktion", Bachelorarbeit, 2015.

[9] Lukas Drude, "Variational Bayesian inference for complex Watson mixture models applied to blind source separation", Masterarbeit, 2014.

[8] Mark Püls, "Robuste Spracherkennung unter Verwendung einer Transformation des Rauschmodels", Diplomarbeit, 2014.

[7] Robin Moritz, "Fortlaufende Schätzung der variierenden Anzahl dominanter akustischer Quellen", Diplomarbeit, 2013.

[6] Paul Traut, "MAP-basierte Schätzung von Parametern einer Gaußschen Mischverteilung bei gestörten Beobachtungen", Diplomarbeit, 2013.

[5] Johann Veer, "Sensitivität der akustischen Quellentrennung bezüglich einer adaptiven Maskensteuerung", Bachelorarbeit, 2013.

[4] Jens Heitkämper, "Abtastratenanpassung von Audiosignalen unter Verwendung eines Farrow Filters", Bachelorarbeit, 2013.

[3] Stefan Beller, "Recheneffiziente Schätzung des Laufzeitunterschiedes von Sprachsignalen mit einem Farrow Filter", Bachelorarbeit, 2011.

[2] Robin Moritz, "Stabile drahtlose Kommunikation via Bluetooth", Studienarbeit, 2011.

[1] Andreas Wied, "Visuelle Überwachung eines LKW-Laderaums im Projekt DraFaLa", Projektarbeit, 2011.

Die Universität der Informationsgesellschaft