TH Aschaffenburg - University Of Applied Sciences

VerSpiFah

VerSpiFah: Akustische Sprachsignalverbesserung


Verbesserte Sprachkommunikation in fahrenden Fahrzeugen. Entwicklung fortschrittlicher Methoden zur Sprachsignalverbesserung.

Die Sprachqualität und Sprachverständlichkeit in Fahrzeugen wird durch das InterCom-System verbessert
Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Mohammed Krini
Hochschule: Technische Hochschule Aschaffenburg
Forschungsschwerpunkt: Intelligent Systems
Projektlaufzeit: 01.10.2018 - 31.12.2021

IntelligentSystems   IntelligentMobility   ArtificalIntelligenceDataScience   IntelligentSensorsSignals   Prof.Dr.Ing.Krini


Hintergrund

Um die beeinträchtigte Kommunikation zwischen Fahrgästen in einem fahrenden Fahrzeug zu verbessern, wird ein so genanntes InterCom-System eingesetzt. Ein solches System ist in der Lage, Sprachsignale von sprechenden Fahrgästen aufzuzeichnen, zu verarbeiten und wiederzugeben, um die Sprachqualität und Sprachverständlichkeit für die zuhörenden Fahrgäste im Fahrzeug zu erhöhen.

Ein einschränkender Faktor ist jedoch die Instabilität des Systems, die durch akustische Rückkopplungen verursacht wird, da es sich um einen geschlossenen Regelkreis handelt. Weitere wichtige Probleme sind die geringe Sprachverständlichkeit und -qualität bei hohen Geräuschen und die Gewährleistung, dass das InterCom-System Geräusche nicht verstärkt. Diese Probleme müssen überwunden werden, um eine höhere Benutzerfreundlichkeit des InterCom-Systems zu erreichen.


Ziele

Das InterCom-System arbeitet in einer geschlossenen elektroakustischen Schleife. Mikrofone nehmen die Sprachsignale auf und geben sie über die Lautsprecher in der Nähe der zuhörenden Passagiere wieder. Die Rückkopplungsschleife kann zu anhaltenden Schwingungen führen, die sich in Heulen oder Pfeifen äußern. Die Bedingungen für die Wiedergabe eines Sprachsignals über Lautsprecher sind aufgrund der hohen Korrelation zwischen dem direkten Sprachsignal und der Lautsprecherausgabe schwierig. Dies erfordert neue modellbasierte Ansätze zur Identifizierung von Rückkopplungspfaden unter schwierigen Bedingungen für die Rückkopplungskompensation.

Darüber hinaus wird die Sprachkommunikation in einem fahrenden Auto durch verschiedene Arten von Lärm (stationärer und instationärer Lärm) beeinträchtigt. Die Verbesserung der Sprachqualität, die durch herkömmliche Methoden zur Geräuschunterdrückung bei starkem Lärm erreicht wird, ist nicht zufriedenstellend. Aus diesen Gründen werden Verfahren des maschinellen Lernens zur Sprachverbesserung eingesetzt, mit dem zusätzlichen Ziel, stark gestörte Sprachkomponenten durch Sprachrekonstruktionsverfahren wiederherzustellen.


Methoden


Projektteilnehmende


Förderung

Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK)


Kooperationen

Möchten Sie in unserem Forschungsteam mitarbeiten? Forschen Sie als Professorin oder Professor, als Doktorandin oder Doktorand oder als Studentin oder Student zu einem ähnlichen Thema? Suchen Sie nach Beteiligungsmöglichkeiten an einem Forschungsprojekt zu diesem Thema?

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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