Acoular: zugängliche und reprodizierbare Schall-Lokalisierung in Python

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Ennes Sarradj
• Fachliche Zuordnung: Akustik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 528753521

Acoular ist ein offenes Python-Paket für die Mehrkanalanalyse basierend auf Mikrofonarray-Messdaten, das Algorithmen für Aufgaben wie Schallquellenlokalisierung, Schallfeldvisualisierung und erweiterte Datenfilterung bereitstellt. Für Anwendungen der akustischen Messtechnik und des auf Mikropfonarrays bezogenen maschinellen Lernens ist es in diesem Bereich weit verbreitet. Dieser Antrag zielt darauf ab, die Anwenderbasis auf verwandte Bereiche wie Robotik, Ultraschall und Hydroakustik zu erweitern und eine nachhaltige Basis für zukünftige Community-basierte Entwicklungen zu schaffen. Folgende Arbeiten sind vorgesehen: Verbesserung des derzeitigen Prozesses der "Continuous Integration" mit einer besseren Testabdeckung des Codes, um sowohl die Qualitätssicherung als auch die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu verbessern, Refactoring einiger Untermodule, um neue Anwendungsfälle und Schnittstellen zu anderer Forschungssoftware zu ermöglichen, Entwicklung strengerer Veröffentlichungs- und Deprecation-Strategien sowie von Richtlinien für Beitragende, Erweiterung der Dokumentation mit deutlich mehr Arbeitsbeispielen und Benchmark-Datensätzen sowie Ausbau des Trainingsangebotes für potenzielle Nutzer.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen