Veranstaltung: Algorithmen der Sprachsignalverarbeitung

Nummer:
148217
Lehrform:
Vorlesung und Praxisübungen
Medienform:
Folien, Handouts, rechnerbasierte Präsentation, Tafelanschrieb
Verantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Rainer Martin
Dozenten:
Prof. Dr.-Ing. Rainer Martin (ETIT), M. Sc. Mehdi Zohourian (ETIT)
Sprache:
Deutsch
SWS:
3
LP:
4
Angeboten im:

Prüfung

Mündlich

Termin nach Absprache mit dem Dozenten.

Dauer: 30min
Prüfungsanmeldung: FlexNow

Ziele

Die Studierenden kennen die Anforderungen an akustische Schnittstellen für die Sprachkommunikation und sind mit typischen Algorithmen zur Realisation der Signalverarbeitung in akustischen Schnittstellen vertraut. Sie kennen den Einfluss der akustischen Umgebungen (Echos, Geräusche, Nachhall) und wissen, wie diese Einflussfaktoren gemindert werden können. Sie kennen die mathematischen Grundlagen und die Eigenschaften dieser Algorithmen. Des Weiteren sind sie in der Lage, Algorithmen für die akustische Signalverarbeitung erfolgreich einzusetzen und weiterzuentwickeln.

Inhalt

Die Lehrveranstaltung behandelt Algorithmen und aktuelle Anwendungen der Sprachsignalverarbeitung, speziell im Hinblick auf mobile Sprachkommunikation und sprachgesteuerte Mensch-Maschine-Schnittstellen. Es werden zunächst die Eigenschaften des Sprachsignals und die Methoden der Spektralanalyse behandelt. Die in der Freisprechsituation auftretenden Probleme werden ausführlich diskutiert und Algorithmen zur Reduktion störender Einflüsse vorgestellt. Weiterhin spielen der Entwurf, und die Implementierung von Mikrofonarrays und Verfahren zur (blinden) Quellentrennung eine große Rolle. Diese erlauben eine Trennung akustischer Quellen aufgrund ihrer räumlichen Anordnung. Die Vorlesung ist in die folgenden Abschnitte unterteilt:

  1. Einführung
  2. Analyse von Sprachsignalen
  3. Geräuschreduktion mit einem oder zwei Mikrofonen
  4. Quellenlokalisation und Quellentrennung mit Mikrofonarrays

Voraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

  • Grundkenntnisse der digitalen Signalverarbeitung,
  • Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der stochastischen Prozesse

Z.B. durch Teilnahme an den Vorlesungen "Grundlagen der Sprachsignalverarbeitung"

Materialien

Skript:

Übungen:

Literatur

  1. Martin, Rainer, Vary, Peter "Digital Speech Transmission. Enhancement, Coding and Error Concealment", Wiley & Sons, 2006

Sonstiges

Übung: Programmieraufgaben mit freier Zeiteinteilung

Die Übung wird in der Form von Pro­gram­mier­auf­ga­ben (MAT­LAB) durch­ge­führt.