Public tender 32 days left

Softwareentwicklungsleistungen für Audiokodierverfahren, Signalverarbeitung und KI-Algorithmen zur Mikrofonsignalverbesserung am Fraunhofer IIS in Erlangen.

Contracting Authority
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.
Location
Bayern
Submission deadline
02.11.2026
Contract start
01.01.2027
Scope
EU-wide
Timeline
Published
Today
Submission
in 32d
Contract Start
in 92d
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Source: deutsche-evergabe.de Published on: 01.10.2026 Original Title: Softwareprogrammierung Audiokodierverfahren und Signalverarbeitung + Optimierung und Implementierung

Project Overview

Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) sucht Auftragnehmer für Softwareentwicklungsleistungen im Bereich Audio- und Multimediatechnologien (AME). Die Ausschreibung ist in zwei Lose unterteilt: Los 1 umfasst Audiokodierverfahren und Signalverarbeitung für digitalen Rundfunk, Streaming und Musikvertrieb. Los 2 beinhaltet die Optimierung und Implementierung von klassischen und KI-Algorithmen sowie Softwarekomponenten zur Mikrofonsignalverbesserung. Die Arbeiten erfordern eine enge Zusammenarbeit mit den Projektleitern, teilweise vor Ort in Erlangen-Tennenlohe, sowie die Implementierung auf PC-Plattformen und eingebetteter Hardware.

Softwareentwicklungsleistungen für das Fraunhofer IIS im Bereich Audio- und Multimediatechnologien. Der Auftrag umfasst Audiokodierverfahren, Signalverarbeitung sowie die Optimierung und Implementierung von KI-Algorithmen zur Mikrofonsignalverbesserung.

Project Location

Deutschland

Suitability & requirements

Bidder Requirements

  • Eigenerklärung über das Nichtvorliegen von Ausschlussgründen gem. § 123/124 GWB
  • Eigenerklärung Russland-Sanktionen
  • Eigenerklärung Tariftreuegesetz
  • Eigenerklärung Wettbewerbsschutz

Technical details

Besondere Bedingungen

  • Präsenzmeetings einmal wöchentlich in Erlangen
  • Bereitschaft zu nationalen und internationalen Dienstreisen
  • Flexibilität der Arbeitszeiten für dringende Anpassungen

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Robert Tech

Notice ID: af2b3640-743d-47f1-8a14-905a71c4650e

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