Ziel dieser Arbeit ist, die Eignung sogenannter adaptiver Beamformer als eine Variante mehrkanaliger Algorithmen zur Geraeuschreduktion für die Spracherkennung im Kraftfahrzeug zu untersuchen. Die Arbeit befasst sich mit dem sogenannten Frost-Beamformer sowie Variationen hinsichtlich verwendeter Randbedingungen an die Adaption. Weiterhin werden Realisierungsmoeglichkeiten im Zeit und Frequenzbereich betrachtet. Die Untersuchungen erfolgen an einem linearen Array mit 7 Mikrofonen. Die Umgebung des Kraftfahrzeuginnenraumes erweist sich bei den Versuchen auf Grund der akustischen Echos als problematisch. Bei der Anwendung des Algorithmus nach Frost treten aufgrund dieser Echos während der Adaption Effekt auf, die zur teilweisen Ausloeschung des Nutzsignals fuehren koennen. Es wird eine neuartige Adaptionssteuerung vorgeschlagen, die auf der Auswertung eines im Frequenzbereich berechneten Optimalfilters basiert. Eine Beurteilung des untersuchten mehrkanaligen Verfahrens erfolgt im direkten Vergleich zu einer einkanaligen spektralen Subtraktion sowohl anhand von Spracherkennertests als auch mittels objektiver Qualitaetsmasse. Ein in dieser Arbeit neu eingefuehrtes mel-ceptrales Abstandsmass bildet den Merkmalsvektor des Spracherkenners moeglichst gut nach und gibt deshalb Aufschluss darueber, wie Geraeuschreduktionsverfahren die für die Erkennung erforderlichen Merkmale der Sprache veraendern und deren Einfluss auf die Erkennungsleistung.
Untersuchungen zur mehrkanaligen adaptiven Geräuschreduktion für die Spracherkennung im Kraftfahrzeug
Examination in the field of language recognition in a vehicle with a multi channel adaptive noise reduction
Arbeiten über digitale Signalverarbeitung ; 17 ; 1-156
1999
156 Seiten, Bilder, Tabellen, 121 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
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