Digitale adaptive Methoden für Kopfhörer mit aktiver Geräuschunterdrückung

Ziel dieser Dissertation ist es, die aktive Geräuschunterdrückung für Kopfhörer mit digitalen Methoden zu verbessern. Als erstes kann die analoge Geräuschunterdrückungsstrecke digital analysiert werden. Je nach Analyseergebnis wird das Anti-Geräuschsignal entweder verstärkt, um eine bessere Geräuschunterdrückung zu erhalten, oder abgeschwächt, falls die Analyse ein Überschwingen und somit eine Destabilisierung des Systems prädiziert. Zweitens kann das Anti-Geräuschsignal direkt digital bearbeitet werden bevor es wieder analog gewandelt und vom Lautsprecher ausgespielt wird. Dies ermöglicht den Einsatz von adaptiven Algorithmen, die die Geräuschunterdrückung an die jeweilige individuelle Tragesituation anpassen. Allerdings kosten die Digitalisierung, inklusive den Bearbeitungen, und die anschließenden Analogwandlung Zeit. Dieser Zeitverlust bedeutet auch einen Verlust an Information über die momentane Beschaffenheit des Störsignals, was die Geräuschunterdrückung natürlich verschlechtert. Es müssen deshalb Algorithmen gefunden werden, die die Entwicklung des Störgeräusches prädizieren, damit diesem Verlust an Zeit entgegengewirkt werden kann.