Wykaz publikacji wybranego autora

Konrad Kowalczyk, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki

  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)

  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / elektronika

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-7834-6920 orcid iD

ResearcherID: R-2001-2019

Scopus: 18042288600

PBN: 5e709442878c28a0473b923e

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Comparison of convolution types in CNN-based feature extraction for sound source localization / Daniel Krause, Archontis Politis, Konrad KOWALCZYK // W: EUSIPCO 2020 [Dokument elektroniczny] : 28th European Signal Processing Conference : 18–22 January 2021, Amsterdam, NL. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, 2020. — (EUSIPCO... : European Signal Proceedings Conference ... ; ISSN 2076-1465). — USB ISBN: 978-9-08279-704-6; Print on Demand(PoD) ISBN: 978-1-7281-5001-7. — e-ISBN: 978-9-0827-9705-3. — S. 820–824. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 824, Abstr.. — Toż pod adresem {https://www.eurasip.org/Proceedings/Eusipco/Eusipco2020/pdfs/0000820.pdf}. — Publikacja dostępna online od: 2020-12-18. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047v4009c.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9287344

    orcid iD

  • keywords: sound source localization, convolutional neural networks, depthwise convolutions, complex convolutions, sound feature extraction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/Eusipco47968.2020.9287344

2

  • Distributed multiarray noise reduction with online estimation of masks and spatial filters / Julitta Bartolewska, Konrad KOWALCZYK // W: SAM 2020 [Dokument elektroniczny] : 2020 IEEE 11th Sensor Array and Multichannel signal processing workshop : June 8–11, 2020, Hangzhou, China. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2020. — (Proceedings of the IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop ; ISSN 1551-2282). — e-ISBN: 978-1-7281-1946-5. — S. [1–5]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [5], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-10. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047wu0046.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9104400

    orcid iD

  • keywords: distributed spatial filtering, distributed sensor arrays, multi-channel Wiener filter, mask based noise reduction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/SAM48682.2020.9104400

3

  • Exploiting rays in blind localization of distributed sensor arrays / Szymon WOŹNIAK, Konrad KOWALCZYK // W: ICASSP 2020 [Dokument elektroniczny] : 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : May 4–8, 2020, Barcelona, Spain : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2020. — (Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing ; ISSN 1520-6149). — Dod. ISBN: 978-1-5090-6632-2. — e-ISBN: 978-1-5090-6631-5. — S. 221–225. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 225, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-05-14. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-10000473200f6.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9054752

    orcid iD

  • keywords: array processing, maximum likelihood, least squares, geometry calibration, distributed sensor networks

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Szymon Woźniak

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/ICASSP40776.2020.9054752

4

  • Feature overview for joint modeling of sound event detection and localization using a microphone array / Daniel Krause, Archontis Politis, Konrad KOWALCZYK // W: EUSIPCO 2020 [Dokument elektroniczny] : 28th European Signal Processing Conference : 18–22 January 2021, Amsterdam, NL. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, 2020. — (EUSIPCO... : European Signal Proceedings Conference ... ; ISSN 2076-1465). — USB ISBN: 978-9-08279-704-6; Print on Demand(PoD) ISBN: 978-1-7281-5001-7. — e-ISBN: 978-9-0827-9705-3. — S. 31–35. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 35, Abstr.. — Toż pod adresem {https://www.eurasip.org/Proceedings/Eusipco/Eusipco2020/pdfs/0000031.pdf}. — Publikacja dostępna online od: 2020-12-18. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047v4009c.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9287374

    orcid iD

  • keywords: feature extraction, sound source localization, convolutional recurrent neural networks, sound event detection

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/Eusipco47968.2020.9287374

5

  • On parameter adaptation in softmax-based cross-entropy loss for improved convergence speed and accuracy in DNN-based speaker recognition / Magdalena RYBICKA, Konrad KOWALCZYK // W: INTERSPEECH 2020 [Dokument elektroniczny] : October 25–29, Shanghai, China. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [China] : ISCA, cop. 2020. — (Interspeech : Proceedings of the ... Annual Conference of the International Speech Communication Association ; ISSN 1990-9772). — S. 3805–3809. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://isca-speech.org/archive/Interspeech_2020/pdfs/2264.pdf [2020-11-05]. — Bibliogr. s. 3809, Abstr.

    orcid iD

  • keywords: speaker recognition, deep neural networks, ResNet, speaker embedding, softmax activation functions

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Magdalena Rybicka

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.21437/Interspeech.2020-2264