Mehrkanalige Geräuschreduktion bei Sprachsignalen mittels Kalman-Filter:
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2008
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| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Fortschritt-Berichte VDI
Reihe 10, Informatik/Kommunikation ; 789 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Begriffsdefinitionen 2
1.3 Stand der Technik 4
1.4 Ziele dieser Arbeit 5
1.5 Gliederung der Arbeit 6
2 Signalanalyse und -modellierung 7
2.1 Analyse von Sprache 8
2.1.1 Zeitbereichsanalyse 8
2.1.2 Frequenzbereichsanalyse 10
2.1.3 Erzeugung von Sprache im menschlichen Körper 11
2.2 Analyse von Fahrzeuggeräusch 14
2.2.1 Motorgeräusch 15
2.2.2 Reifen- bzw. Rollgeräusch 15
2.2.3 Windgeräusch 16
2.2.4 Zusammenfassung und Vergleich mit Sprache 16
2.3 Modellierung von Sprache 17
2.4 Beschreibung der verwendeten Audiodaten 20
3 Signalmodell und Kaiman-Filter 25
3.1 Signalmodell 26
3.1.1 Quellensignal- und Fahrzeuginnenraummodellierung .... 26
3.1.2 Modellierung im Zeitbereich 27
3.1.3 Modellierung im Zustandsraum 29
3.2 Multiple-Input Single-Output (MISO) Kaiman-Filter 32
3.2.1 Ansatz 33
3.2.2 Prädiktion 33
3.2.3 Korrektur 36
3.2.4 Initialisierung 39
3.3 Erweiterung auf mehr als zwei Kanäle 41
3.4 Analyse der Kaiman-Filtergleichungen 45
3.4.1 Einfluss der Messmatrix 46
3.4.2 Verbesserungen der Robustheit 48
3.5 Numerischer Aufwand 51
4 Schätzung der Filterparameter 55
4.1 Grundlagen der AR-Modellierung 56
4.1.1 Mathematische Beschreibung des AR-Modells 56
4.1.2 Lösung des Anpassungsproblems 59
4.1.3 Zusammenhang mit linearer Prädiktion 61
4.2 Kurzzeit-Spektralanalyse 63
4.2.1 Schätzung der Autokorrelationsfunktion 64
4.2.2 Periodogramm-Verfahren zur Schätzung des Leistungsdich¬
tespektrums 66
4.2.3 Methoden zur Berechnung der AR-Parameter 68
4.3 Mehrkanalige Schätzung der AR-Parameter 73
4.3.1 DAKF-Methode im einkanaligen Fall 73
4.3.2 Mehrkanalige Erweiterungen der DAKF-Methode 77
4.4 Schätzung der Raumimpulsantworten und Filterfunktionen . . • • 85
4.4.1 Schätzung der Raumimpulsantworten 86
4.4.2 Schätzung der Kreuzfilter 87
5 Implementierung des Gesamtsystems 89
5.1 Verarbeitung mittels Polyphasen-Filterbank 89
5.1.1 Gebräuchliche Signalverarbeitungsstrukturen 89
5.1.2 Struktur der Teilbandverarbeitung 91
5.1.3 Polyphasen-Filterbänke 93
5.1.4 Betrachtung im Spektralbereich 98
5.1.5 Design des Prototyptiefpasses
5.2 Parametrierung der zeitinvarianten Größen 102
5.2.1 Wahl der Ordnungen 103
5.2.2 Wahl der übrigen Konstanten ........ . 106
5.2.3 Betrachtung der Gesamtverzögerung 108
6 Bewertung der Simulationsergebnisse 109
6.1 Leistungsfähigkeit der mehrkanaligen Schätzerverfahren 109
6.1.1 Vergleich der Verfahren untereinander U°
6.1.2 Einfluss des SNRs 112
6.1.3 Einfluss der Kanalanzahl . . . 113
6.1.4 Einfluss der Sprachmodellordnung . . . H4
6.2 Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems H6
62.1 Testszenarien 117
6.3 Fazit jjg
7 Zusammenfassung und Ausblick 121
Notation ^23
Literaturverzeichnis 128
|
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Begriffsdefinitionen 2
1.3 Stand der Technik 4
1.4 Ziele dieser Arbeit 5
1.5 Gliederung der Arbeit 6
2 Signalanalyse und -modellierung 7
2.1 Analyse von Sprache 8
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2.2.4 Zusammenfassung und Vergleich mit Sprache 16
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2.4 Beschreibung der verwendeten Audiodaten 20
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3.5 Numerischer Aufwand 51
4 Schätzung der Filterparameter 55
4.1 Grundlagen der AR-Modellierung 56
4.1.1 Mathematische Beschreibung des AR-Modells 56
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4.2.3 Methoden zur Berechnung der AR-Parameter 68
4.3 Mehrkanalige Schätzung der AR-Parameter 73
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4.3.2 Mehrkanalige Erweiterungen der DAKF-Methode 77
4.4 Schätzung der Raumimpulsantworten und Filterfunktionen . . • • 85
4.4.1 Schätzung der Raumimpulsantworten 86
4.4.2 Schätzung der Kreuzfilter 87
5 Implementierung des Gesamtsystems 89
5.1 Verarbeitung mittels Polyphasen-Filterbank 89
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5.2 Parametrierung der zeitinvarianten Größen 102
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5.2.3 Betrachtung der Gesamtverzögerung 108
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Notation ^23
Literaturverzeichnis 128 |
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