Jakob Abeßer bio photo

Jakob Abeßer

Senior Scientist & Principal Investigator

Email Twitter LinkedIn Github ResearchGate Orcid

Since 2008, I have supervised many students at various stages of their education.

PhD Students (Day-To-Day Supervision)

  • M.Sc. Yuxuan He
  • M.Sc. Amir Latifi Bidarouni
  • Dipl.-Ing. Sascha Grollmisch
  • Dipl.-Ing. Christian Kehling

Former PhD Students

  • Dipl.-Inf. Michael Taenzer
  • M.Sc. Christon Ragavan Nadar

Supervised & Co-Supervised Student Works

  • Asad Ullah: Improving a System for Bioacoustics Sound Event Detection based on Few-Shot Learning (Master Thesis, TU Ilmenau, 2023)
  • Jakob Lerch: Generation of Symbolic Music Based on MusicVAE (Bachelor Thesis, TU Ilmenau, 2023)
  • Pelin Durmaz & Shounak Shekhar Saraf: Unifying Taxonomies for Music Emotion Recognition (Media Project, TU Ilmenau, 2023)
  • Sebastian Ziegler: Audio Dataset Management, Listening Test for Sound Polyphony Estimation, Webdemo for IDMT Soundslike (Internship, TU Ilmenau, 2023)
  • Vineet S. Kumar: Broadcasting Residual Networks (Internship, RWTH Aachen, 2022)
  • Noel Toms & Prathyusha Velamoor Srinivasan & Varshitha Chamanahalli Ramanna: Music Segmentation using Convolutional Neural Networks (Media Project, TU Ilmenau, 2022)
  • Param Tushar Gadam: Applying Per-Instrument Polyphony Information in the Automatic Transcription of Multitimbral Polyphonic Music (Master Thesis, TU Ilmenau, 2022)
  • Juan Jose Villamar Villarreal: Deep Learning based Drum Transcription (Master Thesis, TU Ilmenau, 2022)
  • Franca Bittner & Marcel Gonzalez & Maike Richter: Unsupervised Domain Adaptation for Multipitch Estimation on Mobile Devices (Media Project, TU Ilmenau, 2022)
  • Pitchapa Ngamthipwatthana & Temitope Olanrewaju Adewumi: Comparative Analysis of Beat Tracking Procedures for Music Recordings (Media Project, TU Ilmenau, 2022)
  • Marvin Bachmann & Benedikt Schuppert: Detection and Localization of Anomalous Industrial Sounds (Media Project, TU Ilmenau, 2021)
  • Jaydeep Chauhan: Multi-scale Sound Event Detection (Master Thesis, TU Ilmenau, 2021)
  • Sebastian Ribecky: Disentanglement Representation Learning for Music Annotation and Music Similarity (Master Thesis, TU Ilmenau, 2021)
  • Shen Ke: Modellierung der wahrgenommenen Lästigkeit von Geräuschen im städtischen Umfeld (Masterarbeit, TU Ilmenau, 2021)
  • Anil Vishnu & Hassan Anwar: Instrument Detection in Polyphonic Music (Multitimbral Sections) (Media Project, TU Ilmenau, 2021)
  • Danny Mauder & Jonathan Häusler: String Instrument Transcription using Deep Learning Algorithms (Media Project, TU Ilmenau, 2021)
  • Yutong Xiao: A systematic comparison of audio synthesis methods based on generative deep neural networks as data augmentation for environmental sound classification (Master Thesis, TU Ilmenau, 2020)
  • Jaydeep Chauhan & Prateek Pillai: Polyphonic Instrument Recognition in Jazz Recordings (Media Project, TU Ilmenau, 2020)
  • Christon Ragavan Nadar: Multitask Learning for Beat Detection and Chord Recognition in Music (Master Thesis, TU Ilmenau, 2020)
  • Matthias Nowakowski: Deep Learning-Architekturen für die Transkription elektroakustischer Musik (Bachelor Thesis, Hochschule Düsseldorf, 2019)
  • Sharvin Vittappan & Luljeta Sinani: Interpreting Deep Learning Models Applied to Audio Processing Tasks (Media Project, TU Ilmenau, 2019)
  • Juan José Villamar Villarreal & Purvaj Piyush Vaidya: Music Segmentation using Siamese Networks (Media Project, TU Ilmenau, 2019)
  • Hany Tawfik: Automatic Generation of Monophonic Melodies with Complexity Contraints using Deep Neural Networks (Master Thesis, TU Ilmenau, 2018)
  • Juan Sebastián Gómez Canón: Automatic Instrument Recognition using Deep Convolutional Neural Networks (Master thesis, TU Ilmenau, 2018)
  • Lukas Schaller: Entwicklung und Evaluation von Verfahren zur Klassifikation von akustischen Szenen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2016)
  • Sebastian Preuße: Entwicklung eines Algorithmus zur segmentweisen Klassifkation von Instrumentenfamilien (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2016)
  • Andreas Männchen: Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur automatischen und echtzeitfähigen Erkennung von Akkorden sowie wiederholten Harmoniefolgen in Gitarrensignalen (Master thesis, TU Ilmenau, 2015)
  • Arndt Eppler: Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur automatischen und echtzeitfähigen Erkennung von wiederholten rhythmischen Patterns sowie der rhythmischen Stilistik von Gitarrensignalen (Master thesis, TU Ilmenau, 2015)
  • Carsten Bönsel: Development and Implementation of a Method for Automatic Best-Take Detection in Monophonic Vocal and Guitar Recordings (Master thesis, TU Ilmenau, 2015)
  • Daniel Matz: Entwicklung eines Verfahrens zum Automatic Remixing alter Jazzaufnahmen (Bachelor thesis, Fachhochschule Du ̈sseldorf, 2015)
  • Konstantin Brand: Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Transkription von Walking Bass-Linien aus kommerziellen Jazzaufnahmen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2015)
  • Andreas Männchen: Entwicklung eines echtzeitfähigen Verfahrens zur automatischen Saitenerkennung in monophonen und polyphonen Gitarrenaufnahmen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2013)
  • Arndt Eppler: Entwicklung eines Verfahrens zur Audiorestauration basierend auf Re-Synthese von Gitarrenaufnahmen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2013)
  • Christian Kehling: Entwicklung eines parametrischen Instrumentencoders basierend auf Analyse und Re-Synthese von Gitarrenaufnahmen (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2013)
  • Mikus Grasis: Verbesserung bestehender Verfahren zur Instrumentenerkennung in polyphonen Musikaufnahmen (Bachelor thesis, Hochschule Emden / Leer, 2013)
  • Martin Dörr: Verlaufsbezogene Stimmungsannotation von Musikstücken (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2012)
  • Johannes Krasser: Implementierung und Untersuchung von Merkmalen und Algorithmen für die Berechnung musikalischer Ähnlichkeit auf Basis von Klangobjekten (Master thesis, TU Ilmenau, 2012)
  • Vedant Dhandhania: Tracking Perceived Loudness and Brightness in Audio Signals (Bachelor Thesis, Manipal University, 2011)
  • Markus Schubert: Klangsynthese von Gitarrensignalen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2011)
  • Carsten Bönsel: Implementierung eines Videoanalyseverfahrens zur automatischen Erkennung der Position der Greifhand in Gitarrenaufnahmen (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2011)
  • Patrick Kramer: Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Klangsynthese von Bassnoten unter Berücksichtigung typischer Spieltechniken des E-Basses (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2011)
  • Thomas Thron: Untersuchung und Entwicklung von Algorithmen zur tonalen und motivischen Segmentierung von Musikstücken (Bachelor thesis, FH Erfurt, 2011)
  • David Wagner: Implementierung und Evaluation einer interaktiven Fingersatz-Animation in Musiklernsoftware (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2011)
  • Martin Herzog: Harmonieanalyse von MIDI-Daten als Grundlage für die Extraktion von harmonischen High-Level-Merkmalen (Diploma thesis, HU Berlin, 2011)
  • Thomas Völkel: Automatische Klassifikation lateinamerikanischer Musik durch charakteristische rhythmische Pattern und rhythmische High-Level-Features (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2010)
  • Johannes Krasser: Automatische Detektion von Spielfehlern in Aufnahmen von polyphonen Instrumenten (Bachelor thesis, TU Ilmenau, 2010)
  • Anna Kruspe: Automatic Classifcation of Musical Pieces into Global Cultural Areas (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2010)
  • Matthias Kahl: Zur Klassifikation von Hauptinstrumenten aus polyphonen und multitimbralen Musikaufnahmen (Diploma thesis, Fachhochschule Schmalkalden, 2009)
  • Michael Stein: Entwicklung eines Verfahrens zur Detektion und Neutralisation verschiedener Effekte auf Bass- und Gitarrenaufnahmen innerhalb von Musikstücken (Diploma thesis, TU Ilmenau, 2009).
  • Alexander Belz, Lorenz Hüttner, Gregor Siegert: Verbesserung bestehender Verfahren zur Instrumentenerkennung durch die Detektion monotimbraler Bereiche innerhalb von Musikstücken (Media project, TU Ilmenau, 2009)