Die Verwendung akustischer, mittels Mikrofonen gewonnener Signale wurde in bisherigen Anwendungen im Bereich Automobil abgesehen von Freisprechsystemen oder Spracherkennung zur Mediensteuerung überwiegend vernachlässigt, obwohl akustische Signale gegenüber anderen Modalitäten deutliche Vorteile bieten können. So ist es beispielsweise möglich Signale (z.B. Sirenen von Einsatzfahrzeugen) zu detektieren, die sich (noch) außerhalb des Sichtfeldes befinden und damit einen Zeitvorteil zu erlangen. In dieser Studie wurde ein prototypisches Maschinen-Lern-Verfahren zur automatischen Erkennung von Alarmsirenen im Verkehrslärm entwickelt und systematisch untersucht. Es zeigt sich, dass hohe Erkennungsleistungen selbst bei niedrigen Signal-Rausch-Abständen möglich sind. Da sich die eingesetzten Technologien mit vertretbarem Aufwand auch auf andere Signaltypen (z.B. Bremsenquietschen) übertragen lassen, könnte akustische Ereigniserkennung ein vielseitige Ergänzung zu bestehenden Sensoren im Automobil liefern.
Apart from speech recognition and hands-free communication systems, signals acquired acoustically via microphones have been largely neglected in automotive applications so far, although they may offer substantial advantages compared to other modalities. For example, they allow to detect signals emitted from acoustic sources (yet) outside the field of vision and thereby to gain time. In this study, a prototypical machine-learning method to automatically detect alarm sirens in traffic noise was implemented and systematically investigated. The results indicate high detection accuracy even at low signal-to-noise ratios (SNRs). Since the employed technologies can also be transferred to other types of signals (e.g., break squeal) with moderate effort, acoustic event detection might represent a versatile extension of existing sensors in automotive applications.
Anwendungen akustischer Ereigniserkennung im Automobil
2013
4 Seiten, 2 Bilder, 10 Quellen
Conference paper
German
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