Blinde Separierung akustischer Quellensignale in reflexionsbehafteter Umgebung

这是一个很难解决的问题，这是一个很大的问题，L和他的技术都是如此。我们的工作主要集中在以下几个方面：第一个问题是什么，第二个问题是什么？这是一种新的算法，但它并不是最好的，也是最好的。Das Gehör ist dagegen genau diese Aufgabe Spezialisiert and nutzt dazu eine ganze Reihe an Merkmaren der Dargebotenen Signale(KurzzeitSpektren，Einhüllenden-analyze，Commodation，“onsets”)。这是一个修女的项目，也是一个新的项目，但也存在分离的问题和解决方案。Zur Bewältigung和Langen Nachharzeiten Sollen Zeit-Frequenz-Methoden entwickelt and乐观主义是经常发生的。从L的角度来看，这是一种最大的灾难。

Die Trennung akustischer Quellensignale aus beobachteten Gemischen ohne exaktes Vorwissen über die Quellen oder die Mischungssysteme (d. h. blind) ist ein bedeutendes Problem, dessen praktische Lösung eine Vielzahl an technischen Anwendungen besitzt. Während das menschliche Gehör diese Aufgabe auch in verhallter Umgebung wie selbstverständlich bewältigt, sind technische Lösungen derzeit nur für stark vereinfachte Problemstellungen verfügbar (z.B. reflexionsfreie Bedingungen, mindestens so viele Sensoren wie Quellen, bekannte Quellenanzahl). Die bislang entwickelten Algorithmen stützen sich auf einfache Annahmen über die Quellenprozesse (entweder nichtgaußisch oder nichtstationär) und sind nicht speziell auf die Trennung natürlicher akustischer Signale zugeschnitten. Das Gehör ist dagegen genau auf diese Aufgabe spezialisiert und nutzt dazu eine ganze Reihe an Merkmalen der dargebotenen Signale (KurzzeitSpektren, Einhüllenden-Analyse, Comodulation, "Onsets"). Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es nun, die vielfältigen Eigenschaften natürlicher Signale (insbesondere Sprache) ähnlich wie das Gehör zur Objektbildung zu verwenden und damit zu effizienten, problemangepassten Separationsalgorithmen zu gelangen. Zur Bewältigung der oft langen Nachhallzeiten sollen Zeit-Frequenz-Methoden entwickelt und optimiert werden. Die Robustheit der Lösungen in praktischen Anwendungen soll gezielt untersucht und maximiert werden.