Multichannel dereverberation and noise reduction for hands-free speech communication systems

  • In dieser Arbeit werden mehrkanalige Algorithmen zur Enthallung und Geräuschunterdrückung vorgestellt, die in der Lage sind, ein sauberes Sprachsignal aus mehreren gestörten Mikrofonsignalen zu rekonstruieren. Der erste Teil der Arbeit befasst sich mit Verfahren der Kanalentzerrung und blinden Kanalschätzung, um die Voraussetzungen aufzuzeigen, unter denen eine Rekonstruktion des Quellensignals möglich ist. Auf der Basis eines Zustandsraummodells für die akustischen Kanäle werden anschließend Maximum-Likelihood, Maximum-A-Posteriori und Variational-Bayes'sche Schätzverfahren hergleitet, die mit Hilfe des Expectation-Maximization-Algorithmus das gesuchte Quellensignal rekonstruieren. Eine umfangreiche Evaluation unter realistischen Hall- und Geräuschbedingungen zeigt, dass die entwickelten Verfahren nicht nur die Sprachqualität, sondern auch die Erkennungsraten von automatischen Spracherkennungssystemen verbessern.

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Metadaten
Author:Dominic Schmid
URN:urn:nbn:de:hbz:294-41104
Referee:Gerald Enzner, Walter Kellermann, Rainer MartinORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2014/07/04
Date of first Publication:2014/07/04
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2014/01/24
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Akustische Signalverarbeitung; Sprachsignal; Sprachqualität; Geräuschminderung; Nachhall
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gilt der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht