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Master-Vortrag: Codebuch-basierte Störgeräuschreduktion
Markus Niermann
4. April 2014
10:30 Uhr
Hörsaal 4G IKS
Mit der Verbreitung von mobiler Sprachkommunikation z.B. über zellulare Mobilfunksysteme und der Möglichkeit, von nahezu allen erdenklichen Orten zu telefonieren, entsteht das Problem, dass die Sprachverständlichkeit und -qualität häufig durch Hintergrundstörungen eingeschränkt wird. Es haben sich bereits Methoden zur ein- oder mehrkanaligen Störgeräuschreduktion etabliert. Herkömmliche, einkanalige Systeme führen unter der Annahme, dass Hintergrundstörungen stationär sind und sich langsamer als Sprache verändern, eine Störschätzung durch, um das Leistungsdichtespektrum der Störung zu bestimmen. Daraus wird eine Schätzung des Signal-Stör-Abstandes berechnet. Abschließend wird zur Störreduktion die gestörte Sprache durch frequenzselektive Gewichtung verbessert.
Problematisch an der konventionellen Störschätzung ist, dass sie von stationären Störungen ausgeht. Diese Annahme trifft auf viele Störungen nicht zu, zum Beispiel auf Wind und Baustellenlärm. In dieser Masterarbeit wird daher ein neuer Störschätzer entwickelt, der insbesondere bei nichtstationären und schnell veränderlichen Störungen genauere Schätzungen liefert. Der Kernalgorithmus basiert auf zwei Codebüchern, die mit Informationen über typische Sprach- und Störungseigenschaften gefüllt sind. Unter Ausnutzung dieses A-priori-Wissens werden auch nichtstationäre und schnell veränderliche Störungen gut erkannt und deren Leistungsdichtesprektren geschätzt. Eine Erweiterung, die in dieser Arbeit entwickelt wurde, ist die Adaption des Störcodebuchs für den Fall, dass unbekannte, nicht vortrainierte Störgeräusche auftreten.
Ein zweiter Aspekt dieser Arbeit ist die Reduktion der Störung, die in der Regel durch eine spektrale Gewichtung erfolgt. Wenn sich Sprache und Störung so überlagern, dass sie nicht voneinander zu trennen sind, gehen unweigerlich Teile der Sprache verloren. Als Alternative wird ein neues Konzept vorgestellt: die spektrale Synthese. Dabei werden stark gestörte Signalanteile nicht mehr gedämpft, sondern durch eine Sprachschätzung ersetzt. Die Sprachschätzung wird ebenfalls aus dem vortrainierten Sprach-Codebuch gewonnen.
