Blinde Separierung akustischer Quellensignale in reflexionsbehafteter Umgebung

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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.