Forschungsinteressen

• Embedded systems & Low-Power-Hardware für Audio- und Sensordatenverarbeitung
• Audioalgorithmen & Echtzeit-Signalverarbeitung (Beamforming, Noise Reduction, Feature-Extraktion)
• Signalverarbeitung und Coding-Strategien für Hörgeräte und Cochlea-Implantate
• Optogenetische Neuromodulation und mikroelektronische Implantate des auditorischen Systems
• Auditory modeling, Psychoakustik, Pitch- und Periodizitätswahrnehmung
• Machine Learning / KI auf ressourcenbeschränkten Plattformen und in drahtlosen Sensornetzen
• Hörrehabilitation, Hörtests und Trainings-Tools im Umfeld von Cochlea-Implantaten
• Echtzeitbetriebssysteme und ultra-stromsparende Hardwareplattformen

FHE ASPIRED Projekt

Im Projekt ASPIRED (Audio and Sensor data Processing Infrastructure for Research, Education, and Development) wird an der FH Erfurt eine ultra‑stromsparende, modulare Embedded‑Plattform für Audio‑ und Sensordatenverarbeitung entwickelt. Kern ist ein schlankes Firmware‑Framework in C/C++ auf einem kostengünstigen Mikrocontroller mit Echtzeitfähigkeit, standardisierten Schnittstellen zu Sensoren/Aktoren, lokaler Signalverarbeitung (z. B. Spektralanalyse, Features, leichtes ML) und drahtloser Kommunikation zu PC/Mobilgerät.

Die Plattform dient als wiederverwendbare Basis für Forschung, industrielle Entwicklung und Lehre und soll speziell KMU und Hochschulprojekten den Weg von der Idee zum funktionsfähigen ULP‑Prototypen deutlich erleichtern. Parallel fließen die Ergebnisse in Lehrveranstaltungen, Projekte und Abschlussarbeiten ein.

Das Projekt ASPIRED wird durch die Carl-Zeiss-Stiftung gefördert.

Veröffentlichungen

• T. Harczos and S. Zirn, “Advances in embedded systems and signal processing in auditory and audiological research,” Front. Neurosci., vol. 20:1809859, 3 Seiten, doi: 10.3389/fnins.2026.1809859, 2026.
   
• L. Jablonski* and T. Harczos* (*: gemeinsame Erstautorenschaft), B. Wolf, G. Hoch, L. Khurana, A. Dieter, L. Roos, R. Hessler, S. Ayub, P. Ruther, and T. Moser, “Hearing restoration by a low-weight power-efficient multichannel optogenetic cochlear implant system,” J. Neural Eng., vol. 22 (4), 18 Seiten, doi: 10.1088/1741-2552/adf00f, 2025.
   
• L. Khurana, T. Harczos, T. Moser, and L. Jablonski, “En route to sound coding strategies for optical cochlear implants,” iScience, vol. 26:107725, 15 Seiten, doi: 10.1016/j.isci.2023.107725, 2023.
   
• F. Feldhoff, H. Toepfer, T. Harczos, F. Klefenz, “Periodicity Pitch Perception Part III: Sensibility and Pachinko Volatility,” Front. Neurosci., vol. 16:736642. 15 Seiten, doi: 10.3389/fnins.2022.736642, 2022.
   
• D. Keppeler*, M. Schwaerzle*, T. Harczos* (*: gemeinsame Erstautorenschaft), L. Jablonski, A. Dieter, B. Wolf, S. Ayub, C. Vogl, C. Wrobel, G. Hoch, K. Abdellatif, M. Jeschke, V. Rankovic, O. Paul, P. Ruther, and T. Moser, “Multichannel optogenetic stimulation of the auditory pathway using microfabricated LED cochlear implants in rodents,” Sci. Transl. Med., vol. 12(553):eabb8086, PMID: 32718992, 2020.
   
• F. Klefenz and T. Harczos, “Periodicity pitch perception,” Front. Neurosci., vol. 14:486, 15 Seiten, doi: 10.3389/fnins.2020.00486, 2020.
   
• A. Dieter, E. Klein, D. Keppeler, L. Jablonski, T. Harczos, G. Hoch, V. Rankovic, O. Paul, M. Jeschke, P. Ruther, and T. Moser, “μLED-based optical cochlear implants for spectrally selective activation of the auditory nerve,” EMBO Mol. Med., vol. 12(8):e12387, PMID: 32596983, 2020.
   
• T. Harczos and F. M. Klefenz, “Modeling pitch perception with an active auditory model extended by octopus cells,” Front. Neurosci., vol. 12:660, 12 Seiten, doi: 10.3389/fnins.2018.00660, 2018.
   
• T. Harczos, A. Chilian, and P. Husar, “Making use of auditory models for better mimicking of normal hearing processes with cochlear implants: the SAM coding strategy,” IEEE Trans. Biomed. Circuits. Syst, vol. 7 (4), pp. 414–425, 2013.
   

Tamas Harczos ist seit September 2025 Professor für Betriebssysteme und Programmierung an der Fakultät Angewandte Informatik der Fachhochschule Erfurt. Seine Lehr- und Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen eingebettete Ultra-Low-Power-Systeme, akustische Sensorik, Echtzeit-Audioverarbeitung und bio-inspirierte Signalverarbeitung. Ziel seiner Arbeiten ist es, energieeffiziente und intelligente Systeme zu entwickeln, die biologische Prinzipien der Wahrnehmung und Signalverarbeitung technisch nutzbar machen.

Zuvor war er in verschiedenen leitenden und forschenden Funktionen in Industrie und Wissenschaft tätig, unter anderem bei der audifon GmbH & Co. KG, am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie (IDMT), am IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme sowie am Universitätsklinikum Göttingen. Er arbeitete stets an der Schnittstelle von Informatik, Medizintechnik und Neuroingenieurwesen – mit Projekten, die von implantierbaren Hörsystemen über drahtlose Sensornetze bis hin zu eingebetteten KI-Methoden reichten.

Er ist Senior Member des IEEE und engagiert sich als Gutachter und Editor für internationale Fachzeitschriften in den Bereichen eingebettete Signalverarbeitung und computational audiology.