Speech Enhancement with Factor-Graphs

Diplomarbeit ( 3.961 KB pdf file)

Das gesunde menschliche auditorische System besitzt eine erstaunliche Fähigkeit ein komplexes Schallfeld auf einzelne Schallquellen zu analysieren und diese getrennt zu verarbeiten. Dies ist die Voraussetzung für Sprachverständlichkeit in geräuschhafter Umgebung. Bei hörgeschädigten Personen ist diese Fähigkeit stark beeinträchtigt und erschwert so Sprache im Störgeräusch zu verstehen.

Probabilistische Modelle durch Faktorgraphen ausgedrückt sind ein vielversprechender Ansatz um Sprachsignal-Algorithmen zu entwickeln. Ziel der Diplomarbeit ist die Anwendbarkeit von Faktorgraphen-Algorithmen auf reale Probleme der Störgeräuschbefreiung zu zeigen. Dazu soll das vorhandene Erstmodell - Nachbildung des LPC-Modells - erweitert werden, wobei möglichst realistische Annahmen über Sprachsignale getroffen werden sollten, z.B. ist eine Möglichkeit zu suchen, die Annahmen über Stationarität der Grundfrequenz und der Filterkoeffizienten aufzuheben. Als Anhaltspunkt dafür kann das klassische TVAR-Modell dienen.