Danilo Comminiello ha conseguito la Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni nel 2008 presso l'Università degli Studi di Roma "La Sapienza". Tra il 2007 e il 2008, ha lavorato come stagista presso la Ericsson Telecomunicazioni S.P.A. a Roma, nell'area di Radio Access Network e nel 2008 ha intrapreso il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione e della Comunicazione, e conseguito nel 2012, presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni (DIET) dell'Università di Roma "La Sapienza". Durante i suoi studi di dottorato e post-dottorato, ha collaborato con diverse aziende italiane ed estere su diversi progetti di ricerca, alcune delle quali, tra cui la Fondazione Ugo Bordoni, hanno contribuito al finanziamento dei suoi studi tramite borse di ricerca. Tra il 2010 e il 2011, è stato Studente di Dottorato in Visita presso il Dipartimento di Teoria dei Segnali e Comunicazioni della Universidad Carlos III de Madrid, Spagna, sotto la supervisione del Prof. Jerónimo Arenas-García. Dal 2012 al 2016, dopo aver ricevuto il titolo di Dottore di Ricerca, è stato Assegnista di Ricerca Post-Doc presso il Dipartimento DIET dell'Università di Roma "La Sapienza". Durante questo periodo ha tenuto seminari ed esercitazioni per i corsi di "Trattamento del Segnale Audio", "Circuiti e Algoritmi per l'Elaborazione dei Segnali", "Algoritmi Adattativi e Calcolo Parallelo", "Reti Neurali".

Da Novembre 2016 a Novembre 2019, Danilo Comminiello è stato un Ricercatore a Tempo Determinato (Tipologia B), e da Novembre 2019 è Professore Associato presso il DIET dell'Università di Roma "La Sapienza", dove è titolare dei corsi di "Teoria dei Circuiti" (Corso di Laurea di Ingegneria delle Comunicazioni), "Machine Learning for Signal Processing" (Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica), "Neural Networks" (Corso di Laurea Magistrale in Artificial Intelligence and Robotics, in co-docenza con il Prof. Simone Scardapane), "Generative Deep Learning" (Programma di Dottorato di Ricerca in Tecnologia dell' Informazione e della Comunicazione). Afferisce al gruppo di ricerca di Intelligent Signal Processing and MultiMedia (ISPAMM) del Dipartimento DIET.

I suoi interessi di ricerca riguardano la progettazione e l'analisi di moderni algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. In particolare, Danilo Comminiello è attivo nella ricerca di metodi di apprendimento innovativi, in grado di elaborare i dati in modo autonomo sfruttando le informazioni fornite dai dati. Tali metodologie includono tra gli altri: reti neurali, metodi di deep learning, modelli generativi, algoritmi adattivi e filtri non lineari.

Ha ricevuto il premio come Outstanding Reviewer per la 44th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, Maggio 2019. Ha ricevuto il Best Manuscript Award alla IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Austin, TX, 2022. È stato vincitore del premio Franco Ferrero per il miglior articolo pubblicato negli atti del Convegno AISV (Associazione Italiana Scienze della Voce) per due anni consecutivi nel 2012 e 2013. È stato inoltre vincitore del "I Concorso Regionale per Tesi di Laurea e di Dottorato Riservato ai Laureati Lucani 2017" per la miglior tesi di dottorato ottenuta negli anni 2007-2012 da studenti lucani.

Danilo Comminiello è un Senior Member della "Institute of Electrical and Electronics Engineering" (IEEE), e Membro della "Audio Engineering Society" (AES), della "European Association for Signal Processing" (EURASIP), della "International Neural Network Society" (INNS), della "International Speech Communication Association" (ISCA), e della "Italian Society of Neuronal Networks" (SIREN).

È stato eletto Membro dei comitati scientifici Machine Learning for Signal Processing della IEEE Signal Processing Society e Nonlinear Circuits and Systems della IEEE Circuits and Systems Society, ed è Membro della Task Force on Computational Audio Processing della IEEE Computational Intelligence Society. È stato inoltre Membro eletto del Consiglio Direttivo del Sezione Italiana dell'Audio Engineering Society (AES) nel periodo 2018-2020.

Danilo Comminiello è uno degli editori del libro Adaptive Learning Methods for Nonlinear Modeling (D. Comminiello and J. C. Principe, eds.), Elsevier, 2018.

Inoltre, ricopre il ruolo di Associate Editor per la riviste IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems and for Elsevier Digital Signal Processing. He has also served as an Associate Editor for IEEE Transactions on Circuits and Systems, I: Regular Papers and for Hindawi Complexity. Dal 2009 ha svolto regolarmente attività di revisore per le più importanti riviste e conferenze internazionali nelle aree di signal processing, circuits & systems e machine learning.

Ha svolto il ruolo di Area Chair per "IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing" (ICASSP) e i ruoli di Technical Program Committee Member, Session Chair e Special Session Organizer per diverse conferenze internazionali, tra cui: ICASSP, IJCNN, MLSP, EUSIPCO. Inoltre, è l'organizzatore della serie di L3DAS Challenges.

Danilo Comminiello è il General Co-Chair della "33rd IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing" (MLSP 2023), che si terrà a Roma dal 17 al 20 Settembre 2023.