Vespah: Sprachverständlichkeit im Fahrzeuginnenraum


Verbesserung der Sprachverständlichkeit in Fahrzeuginnenräumen durch digitale Echtzeit-Signalverarbeitung.

Die Kommunikation zwischen Fahrgästen in einem fahrenden Auto ist eine Herausforderung
Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Mohammed Krini
Hochschule: Technische Hochschule Aschaffenburg
Forschungsschwerpunkt: Intelligent Systems
Projektlaufzeit: 01.09.2019 - 31.08.2022

IntelligentSystems   IntelligentMobility   ArtificalIntelligence&DataSciene   IntelligentSensors&Signals   Prof.Dr.Ing.Krini


Hintergrund

Die Sprachkommunikation zwischen Fahrgästen in einem fahrenden Fahrzeug ist aufgrund von akustischen Verlusten und starken Hintergrundgeräuschen im Fahrzeug oft schwierig. Um die Kommunikation zu verbessern, sprechen die Fahrgäste oft lauter als gewöhnlich und lehnen oder drehen sich zu ihren Gesprächspartnern. Wenn jedoch auch der Fahrer in das Gespräch involviert ist und sich umdreht, wird die Verkehrssicherheit ebenfalls zum Problem. Die Sprachqualität und Verständlichkeit im Fahrgastraum kann durch ein so genanntes InterCom-System verbessert werden. Dabei wird die Sprache der sprechenden Fahrgäste mit Mikrofonen aufgenommen und die Signale in Echtzeit mit digitalen Signalverarbeitungsmethoden verarbeitet. Anschließend wird die verarbeitete Sprache über die Lautsprecher wiedergegeben, die sich in der Nähe der hörenden Fahrgäste befinden.

Das InterCom-System erhöht somit den Komfort und die Sicherheit im Straßenverkehr, indem es den Fahrern ermöglicht, bei einer entspannten Unterhaltung die Aufmerksamkeit auf den Verkehr zu richten.


Ziele

Die Verzögerung ist ein sehr kritischer Punkt für das InterCom-System. Wenn die Gesamtverzögerung 10-15 Millisekunden übersteigt, werden die zuhörenden Passagiere zwei störende Schallquellen wahrnehmen (das empfangene Sprachsignal über den direkten Weg und das vom InterCom-System).

Um die Systemverzögerung so gering wie möglich zu halten und die Stabilitätsspanne zu erhöhen, müssen effektive Echtzeit-Audiosignalverarbeitungsalgorithmen wie Filterbänke mit geringer Verzögerung, Beamforming, Rückkopplungsdämpfung und Rauschunterdrückung mit geringer Verzögerung, adaptive Verstärkungsanpassung und Lautsprecherentzerrung untersucht und auf eingebetteter Hardware realisiert werden.


Methoden

  • Kurzzeit-Spektral- und Cepstralanalyse
  • Filterbänke mit geringer Verzögerung
  • Statistische Schätzungstechniken
  • Modellbasierte Filterung
  • Adaptive Filterung
  • Echtzeit-Analysen
  • Eingebettete Programmierung
  • Echtzeitsimulation von Fahrgasträumen


Projektteilnehmende



Kooperationen

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Wir würden uns freuen, unser Kooperationspotenzial zu ermitteln. Bitte kontaktieren Sie Prof. Dr.-Ing. Krini per Telefon (+49 6021/4206-517) oder per Mail an Mohammed.Krinith-abde.


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