IEM Report 19/03 Smart Microphone Array

Das Projekt beinhaltet die Entwicklung einer Methode zur Verarbeitung multipler Audiosignale, welche mit Hilfe einer geeigneten Mikrofonmatrix aufgenommen werden. Die Signale bestehen aus der Superposition eines "Nutz-Signals" mit diversen Störsignalen. Durch einen mehrstufigen, adaptiven Filterungsprozess im digitalen Bereich werden unerwünschte Signalanteile wie Rauschen, Interferenzsignale oder Reflexionen extrahiert und vom Gesamtspektrum subtrahiert. In der ersten Stufe erfolgt eine grobe Einteilung des Signals in ein Summensignal, das aus Nutz- und Störsignal mit verbessertem Signal-Rausch-Abstand besteht, und ein oder mehrere Differenzsignale, die hauptsächlich unerwünschte Signalanteile beinhalten. Der Ausgang von Filter 1 dient als Eingang für den nächsten Filter, der eine verbesserte Abschätzung aller Störanteile liefert. Aus dieser Abschätzung und dem Summensignal wird im dritten Filter ein nochmals verbessertes Signal-Rausch-Verhältnis bzw. ein davon abhängiger, nichtlinearer spektraler Verstärkungsfaktor berechnet, mit dem das Gesamtsignal multipliziert wird. Als Resultat erhält man schließlich ein von überlagerten Störungen weitgehend befreites Nutzsignal.

Die Implementation der Methode basiert auf einem konkreten Anwendungsbeispiel: der Verbesserung der Sprachverständlichkeit bei Freisprecheinrichtungen in Fahrzeuginnen-räumen. Störende Beeinflussungen stellen hierbei Umgebungsgeräusche wie z.B. Motorgeräusche und/oder weitere Sprecher (Beifahrer) dar. In der ersten Entwicklungsphase wurde ein Programm in MATLAB erstellt und mit geeigneten künstlichen bzw. natürlichen Signalen getestet. Damit wurde vor allem eine möglichst optimale Einstellung der Parameter erzielt. Anschließend erfolgte die Übertragung des Algorithmus in die echtzeitfähige Software pure data (pd) als Vorbereitung für eine DSP-Implementation sowie zu Demonstrationszwecken.