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Smart Adaptive Enhancer


Kurzfassung

Audio-Störsignalreduktion ohne Zielsignalverzerrung


Hintergrund

Ein starker technologischer Trend insbesondere in der Robotik, in der Haus-gerätesteuerung (Smart Home) und im Bereich der Personal Digital Assistants ist die Sprachsteuerung. Dieser Trend erzwingt bei den Herstellern eine ständige Steigerung der Erken-nungsraten von automatischen Spracher­kennungssystemen. Es-sentiell ist dabei die Eliminierung von additiven Störsignalen. Her-kömmliche Lösungen setzen auf ein Training des Erkennungssystems auf das Störgeräusch, was un-flexibel ist. Weiterhin bekannt ist die Verwendung von Geräuschfiltern, die auf einer Gewichtung der spektralen Amplituden beruhen, was jedoch zur Verzerrung des Zielsignals führt. Die Verwendung eines Mikrofonarrays und eines Beamformers schließlich erfordert mehrere Mikrofone, der höhere Aufwand ist oft unverhältnismäßig und nicht im Einklang mit den Formfaktoren der Geräte.


Problemstellung

Mehr Flexibilität und bessere Genauigkeiten versprechen adaptive Filter. Abhängig vom abgeschätzten Signal-zu-Störabstand (SNR) des Eingangssignals wird die Schrittweite der Adaption variieret. Die derzeit verfügbaren Filter führen dabei jedoch zu Verzerrungen des Zielsignals. Wünschenswert wäre eine Lösung, die die Eigenschaften der Störsignale in optimaler Weise ausnutzt.


Lösung

Dieses Ziel haben Wissenschaftler der Ruhr-Universität Bochum jetzt erreicht. Nach dem bekannten Prinzip des „Adaptive Line Enhancers" (ALE) wird dieser Filter mit nur einem einzigen gestörten Eingangssignal betrieben. Da nicht nur die Amplitude, sondern auch die Phase der Störung berücksichtigt wird, ermöglicht das ALE-Prinzip eine verzerrungsfreie Reduktion der Störanteile. Der ALE wird als Normalized Least Mean Square (NLMS)-Algorithmus in einzelnen Frequenzteilbändern implementiert. Die Schrittweitensteuerung kann so in jedem Teilband an die vorliegenden Signalkomponenten angepasst werden.

Die Neuerung besteht in der Auswertung von wechselseitiger Information („Mutual Information", MI) zwischen dem Eingangssignal und einer verzögerten Version des Eingangssignals, und zwar sowohl im Amplituden- als auch im Phasenspektrum.


Vorteile

  • Optimale Nutzung der Spektraleigenschaften des Störsignals
  • Verzerrungsfreie Reduktion von Störanteilen
  • Robust
  • Flexibel

Service

Die Funktionalität der Neuerung wurde in einem Software-Prototypen gezeigt. Auch liegen bereits erste vielversprechende Ergebnisse für Anwendungen in der Robotik vor. PROvendis bietet im Namen der Ruhr-Universität Bochum Lizenzen an der Patentanmeldung an.


PROvendis GmbH

Dipl.-Phys.-Ing. Rolf Klingelberger
+49.208 94105-28
kl@provendis.info
www.provendis.info
Adresse
Schloßstr. 11-15
45468 Mülheim an der Ruhr



Entwicklungsstand

Funktionsnachweis


Patentsituation

  • EP anhängig

Stichworte

Spracherkennung, Rauschunterdrückung, Roboter, Konsumelektronik, industrielle Steuerung, Speech recognition, noise reduction, robotics, consumer electronics, industrial control

Angebot Anbieter-Website


Kontakt | Geschäftsstelle

TechnologieAllianz e. V.
Christiane Bach-Kaienburg
(Geschäftsstellenleiterin)

c/o PROvendis GmbH
Schloßstr. 11-15
D-45468 Mülheim an der Ruhr