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Hintergrund der Erfindung
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Diese
Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Verbesserung des Schalls,
der von Audioanordnungen in einer Hörumgebung wie zum Beispiel einem
Fahrzeug wiedergegeben wird, und im Besonderen auf eine Anordnung,
die Geräusche
außerhalb der
Audioanordnung kompensiert.
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Wenn
Musik oder Sprache zum Beispiel in einem Fahrzeug wiedergegeben
werden, wird das Signal durch externe akustische Geräusche verschlechtert,
die im Fahrzeug auftreten. Diese Geräusche können sich ergeben aus und abhängig sein von
Fahrzeuggeschwindigkeit, Straßenbedingung, Wetter
und Zustand des Fahrzeugs. Die Gegenwart solcher Geräusche führt zu einer
Situation, in der leise Klänge
von Interesse unterdrückt
werden, die wahrgenommene Lautstärke
reduziert und die Verständlichkeit
des Signals verringert wird. Der Fahrer und/oder die Passagiere
des Fahrzeugs können
erhöhte
externe Geräusche
durch Erhöhen
der Lautstärke
der Audioanordnung kompensieren. Wenn sich jedoch die Fahrzeuggeschwindigkeit
verringert oder sich eine andere Quelle der externen Geräusche abschwächt, wird
die Lautstärke
der Audioanordnung zu hoch sein und es erfordern, dass der Anwender
diese reduziert. Um dem entgegenzutreten, schlagen die
US-Patente 5,434,922 und
6,529,605 eine verbesserte Anordnung
zur dynamischen Lautstärkeregelung
(Dynamic Volume Control – DVC)
vor, die das Geräuschsignal
aus einem durch einen in der Hörumgebung
bereitgestellten Sensor, zum Beispiel ein Sensormikrophon, zur Verfügung gestellten
Signal extrahiert, und daraus ein Steuersignal berechnet. Dieses
Steuersignal wird verwendet, um das Volumen und/oder die Dynamik
des erwünschten
Signals (das heißt
der Musik) zu steuern.
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Eine
DVC Anordnung extrahiert das Geräuschsignal
aus gemischten Signalen, die von einem Sensor, zum Beispiel einem
Mikrophon, abgeleitet werden. Die gemischten Signale umfassen Musikanteile
(das heißt
das erwünschte
Signal), Sprachanteile und Geräuschanteile.
Es ist beabsichtigt, dass die Geräuschkomponente einzig zum Erzielen des
Steuersignals für
die Lautstärke
oder die Dynamik des erwünschten
Signals verwendet wird. Es ist nicht erwünscht, dass die anderen Komponenten
irgendeine Wirkung auf die Ableitung des Steuersignals aufweisen,
da die Anordnung sonst auf Sprachsignale reagieren würde oder
sich durch die Musik steuern würde,
was in einer so genannten Gain Chase Situation (das heißt direkter
Rückkopplung) enden
würde.
Ein solche Gain Chase Situation könnte zu einer Instabilität in der
gesamten Audioanordnung führen.
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Das
Musiksignal wird unter Verwendung eines adaptiven Filters aus dem
Sensorsignal extrahiert. Das in der verbleibenden Signalmischung
belassene Sprachsignal wird dann mit Hilfe eines "Stimmenaktivitätsdetektors
(Voice Activity Detector – VAD)" maskiert. Der VAD
arbeitet fortlaufend im Zeitbereich – das heißt auf eine breitbandige Weise – und wird
durch eine Durchschnittsberechnungseinheit mit fortlaufend konfigurierten
Inkrementen und Dekrementen ausgeführt. Mit anderen Worten, solange
das Eingangssignal größer ist
als das Ausgangssignal, erhöht
der VAD sein Ausgangssignal um ein festgelegtes Inkrement, oder
reduziert es um ein festgelegtes Dekrement jedes Mal dann, wenn
das Eingangssignal kleiner ist als das Ausgangssignal des VAD. Auf
diese Weise nutzt der VAD die unterschiedlichen stationären Eigenschaften
der Sprach- und
Geräuschsignale.
Das Geräuschsignal
wird (breitbandig) stark geglättet,
so dass das Ausgangssignal des VAD (das heißt das Steuersignal), selbst
wenn ein wenig verzögert,
einen stationären
endgültigen
Wert erreicht, der ungefähr
der durchschnittlichen Leistung des Geräuschsignals im Sensorsignal
entspricht. In Abhängigkeit
von der eingestellten Lautstärke
oder dem ausgewählten
Equalizing, das sich in diesem Fall hauptsächlich auf die Basseinstellung bezieht,
durchdringt das Musiksignal das Geräuschsignal mehr oder weniger – das heißt, je lauter
das erwünschte
Signal (das Musiksignal) wiedergegeben wird oder je höher die
Basssteuereinheit eingestellt ist, desto größer ist der Anteil des Musiksignals,
der ungefiltert durch den adaptiven Filter hindurch geht. Dies kann
zu der bekannten, oben beschriebenen Gain Chase Situation führen, die
es unbedingt zu verhindern gilt.
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Es
wurde festgestellt, dass der adaptive Filter besser funktioniert
(das heißt,
es weniger des erwünschten
Signals ermöglicht,
zu passieren), wenn die Signale eine engere Bandbreite aufweisen.
Deshalb arbeitet die DVC Anordnung hauptsächlich mit stark unterabgetasteten
Signalen, was auf der einen Seite die Komplexität der Implementierung reduziert, andererseits
aber zu einem Steuersignal führt,
das einzig aus der niederfrequenten Geräuschkomponente abgeleitet und
dann auf eine breitbandige Weise angewandt wird, um das Volumen
oder die Dynamik zu steuern. Da in Fahrzeugen niederfrequente Geräuschsignale
dominieren – das
Gebiet, für
das die meisten DVC Anordnungen in erster Linie ausgeführt sind – kann die
oben beschriebene spektrale Einschränkung tatsächlich nur in diesem Zusammenhang
erwogen werden. Nichtsdestoweniger ist die Lösung nicht vollständig ideal
und kann unter gewissen Bedingungen zu Überlappungseffekten führen, weswegen
eine breitbandige Lösung
bevorzugt wird. Obwohl das Risiko des Gain Chase durch die Eingrenzung
der Bandbreite reduziert wird, wird es nicht vollständig ausgeschlossen.
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Ein
Weg, um Gain Chase völlig
zu vermeiden, ist, das Steuersignal in Übereinstimmung mit der tatsächlichen
Leistung des erwünschten
Signals nach oben hin zu begrenzen, der in herkömmlichen Anordnungen in der
Form einer Anti-Gain Chase Funktion implementiert ist.
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Diese
Funktion erlaubt es dem Steuersignal, sofern das erwünschte Signal
sich unterhalb eines bestimmten Minimalschwellenwerts befindet,
den Filter zu passieren ohne verändert
zu werden, beschränkt
es aber auf einen durch eine andere Funktion gegebenen Maximalwert,
wenn die Leistung des erwünschten
Signals über
diese Schwelle ansteigt, und verhindert die weitere Steuerung, wenn
das erwünschte
Signal einmal eine maximale Schwelle überschritten hat – das heißt, das Steuersignal
wird dann durch Null ersetzt. Das auf diese Weise modifizierte Steuersignal
kann dann verwendet werden, um unter Verwendung eines Kompressors
das Volumen und/oder die Dynamik des erwünschten Signals zu ändern. Das
Steuersignal ist jedoch dennoch vollständig von der mittleren Leistung
des aktuell vorhandenen Geräuschsignals
abhängig,
berücksichtigt aber
dessen spektrale Verteilung oder Färbung nicht.
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In
dieser Hinsicht werden als "Dynamic Equalizer
Control (DEC) Systems" bekannte
Anordnungen als Nachfolger von DVC Anordnungen betrachtet. Ein Aspekt
jedoch, der den Wechsel von DVC zu DEC Anordnungen behindert, ist
die eingeschränkte
Bandbreite, mit der DVC Anordnungen arbeiten. Der Grund, warum die
Bandbreite eingeschränkt
ist, ist in erster Linie, das Risiko des Gain Chase zu reduzieren
und außerdem
den Implementierungsaufwand zu verringern.
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Die
europäische
Patentanmeldung
EP
0 998 166 A1 offenbart eine Audioverarbeitungsanordnung und
einen Empfänger
zum Empfangen und Filtern eines Nutzsignals, das eine im Sprachband
angeordnete spektrale Umhüllende
aufweist, und zur Wiederherstellung des Nutzsignals in der Gegenwart
von Umgebungsgeräuschen.
Der Zeitschriftenartikel "Frequency-warped
Signal Processing for Audio Applications" (Aki Harma et. al. in: J. Audio Eng.
Soc., vol. 48, Nr. 11, 2000, pp. 1100–1131) bezieht sich auf frequenzverzerrte
digitale Signalverarbeitung als Mittel, um digitale Signalverarbeitungsalgorithmen
direkt auf eine Weise zu gestalten oder durchzuführen, die für die Gehörwahrnehmung maßgeblich
ist. Das
US Patent 5,450,494 beschreibt
eine Vorrichtung zur automatischen Steuerung des Schallvolumens
einer Schall erzeugenden Vorrichtung basierend auf Umgebungsgeräuschen einschließlich eines
Mikrophons, das den Schall detektiert, der durch die Schall erzeugende
Vorrichtung und dem Umgebungsgeräusch
erzeugt wird. Adaptive Filter werden benutzt, um ein Signal aus
dem Mikrophonsignal zu extrahieren, das das Umgebungsgeräusch repräsentiert.
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Es
ist ein Ziel dieser Erfindung, eine verbesserte Anordnung und ein
verbessertes Verfahren zu erzeugen, die den Geräuschpegel in einer Hörumgebung
automatisch kompensieren.
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Zusammenfassung der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung umfasst eine Dynamic Equalizer Control (DEC)
Anordnung und ein Verfahren, das elektrische Audiosignale digital
verarbeitet, um die Störung
durch akustische Geräusche (Lärm) zu kompensieren,
die in eine Hörumgebung eindringen.
Solch eine Anordnung kann mit einer beliebigen Audioanordnung und
in einer beliebigen Hörumgebung
verwendet werden. Der Einfachheit halber wird auf das Ausgangssignal
der Audioanordnung als Musiksignal verwiesen, und die hierin beschriebene
Hörumgebung
ist eine Fahrzeugkabine. Es ist ersichtlich, dass die Erfindung
nicht darauf eingeschränkt
ist, da sie auch in anderen Hörumgebungen,
wie zum Beispiel einem Zimmer, verwendet werden könnte.
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Die
DEC Anordnung entsprechend der vorliegenden Erfindung umfasst die
folgenden Elemente: Audiomittel zur Erzeugung eines elektrischen Schallsignals
und zum Generieren eines Schallausgangssignals aus besagtem elektrischem
Schallsignal; Sensormittel zum Erzielen eines Gesamtschallsignals,
das kennzeichnend ist für
den Gesamtschallpegel in der besagten Umgebung, wobei besagter Gesamtschallpegel
sowohl besagtes Schallausgangssignal von besagtem Audiolmittel wie
auch das Umgebungsgeräusch
innerhalb der besagten Umgebung umfasst; Extraktionsmittel, das
auf besagtes Gesamtschallsignal und auf besagtes elektrisches Schallsignal
anspricht, um ein Umgebungsgeräuschsignal
aus besagtem gesamtem Schallsignal zu extrahieren, das kennzeichnend
ist für
das Umgebungsgeräusch
in der besagten Umgebung; Steuerungsmittel, das auf besagtes Umgebungsgeräuschsignal
anspricht, um eine Linear Predictive Coding-(LPC)Analyse auszuführen und
basierend auf dem Ergebnis besagter Analyse ein Steuersignal zu erzeugen;
und Entzerrmittel, das auf besagtes Steuerungssignal anspricht, um
das Schallausgangssignal von besagtem Audiomittel zu regeln, um
besagtes Umgebungsgeräusch
zu kompensieren.
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Die
DEC Anordnung gemäß der vorliegenden
Erfindung misst die Lautstärke
der Musik und des Geräusches
in einem Fahrzeug stetig und bestimmt die Wirkung des Geräusches auf
die wahrgenommene Lautstärke
der Musik. Die Anordnung hebt dann den Pegel der Musik an, um die
Maskierungswirkung zu kompensieren. Die Lautstärke der Musik wird durch Überwachen
der Spannung des Musiksignals bestimmt, das aus der Musikquelle
kommt. Der Schall im Fahrzeug, wie er durch das Mikrophon gemessen
wird, setzt sich sowohl aus Musik als auch aus Geräusch zusammen.
Das Mikrophonsignal wird in eine digitale Entsprechung umgewandelt,
und die Anordnung bedient sich digitaler Verarbeitung, um das Musiksignal
zu entfernen. Die in der vorliegenden Erfindung offenbarte Anordnung
umfasst Hardware und entsprechende Software, die das Spektrum des
Musik- und Geräuschsignals
formt, um das menschliche Gehör
nachzuahmen.
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Ein
wesentlicher Gesichtspunkt der vorliegenden Erfindung ist die Anwendung
von Linear Predictive Coding (LPC) in einer Klangverbesserungsanordnung.
Linear Predictive Coding ist eines aus einer Familie von Analyse-/Resyntheseverfahren,
die für
die Verschlüsselung
von Sprache, deren Übertragung
und Empfang entwickelt wurden und ist immer noch das am häufigsten
verwendete Verfahren für computererzeugte
Sprache. LPC versucht, das Spektrum von Schall in Bezug auf die
Filterkoeffizienten zu schätzen,
die gebraucht würden,
um diesen Schall zu synthetisieren, wenn es auf eine Anregungsquelle
angewandt wird, die entweder ein Geräusch (nicht gesprochene Schalle)
sein kann, oder eine bandbegrenzte Impulswelle, in der alle Harmonischen
die gleiche Amplitude aufweisen. In einer Syntheseanwendung können sowohl
die Erregungswellenform als auch die Filterkoeffizienten (sowohl
im Frequenz- als auch im Zeitbereich) modifiziert werden, um zugehörige Varianten
des Originalschalls zu erzeugen (siehe Richard Dobson, A Dictionary
of Electronic and Computer Music Technology, Oxford University Press,
1992).
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Die
vorliegende Erfindung stellt eine Anordnung zur Verfügung, die
nicht nur die Verstärkung, sondern
auch die Entzerrung (Equalizing) als Reaktion auf die Geräusche einstellt.
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Die
Wahrnehmung von hohen Frequenzen wird durch Straßenlärm nicht stark beeinflusst,
Bassfrequenzen werden jedoch stark maskiert. Die DEC Anordnung gemäß der Erfindung
steuert deshalb das erwünschte
Signal (Musiksignal) entsprechend der spektralen Verteilung des
Geräuschsignals
und bei der Durchführung
können
auch psychoakustische Gesichtspunkte berücksichtigt werden, wenn die
Entzerrung festgelegt wird.
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Kurze Beschreibung der Figuren
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Die
Erfindung ist besser verständlich
bei Bezugnahme auf die folgenden Zeichnungen und die folgende Beschreibung.
Die Komponenten in den Figuren sind nicht unbedingt maßstabsgetreu,
stattdessen wird die Betonung auf die Veranschaulichung der Prinzipien
der Erfindung gelegt. Außerdem
kennzeichnen gleiche Bezugszeichen in den Figuren gleiche Teile,
wobei:
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1 ein
Blockdiagramm einer Anordnung zum breitbandigen Entfernen eines
erwünschten
Signals aus einem Sensorsignal ist;
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2 ein
Blockdiagramm einer DEC Anordnung ist, die im Zeitbereich arbeitet;
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3 ein
Blockdiagramm eines Adaptive Lattice Predictor (ALP) Filters 4.
Ordnung ist;
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4 ein
Blockdiagramm eines als ein Lattice Allpol Filter ausgebildeten
Prädiktorfilters
ist;
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5 ein
Blockdiagramm einer DEC Anordnung ist, die eine Kombination eines
Schallbündlers und
eines adaptiven Filter umfasst;
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6 ein
Blockdiagramm einer DEC Anordnung ist, die einen negativen Schallbündler und
einen adaptiven Filter umfasst; und
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7 ein
Blockdiagramm einer DEC Anordnung mit Verarbeitung im Zeitbereich
und Spektralbereich.
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Detaillierte Beschreibung
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Die
Analyse zeigt, dass der Hauptgrund, warum adaptive Filter in breitbandigen
Anwendungen scheitern, im breiten dynamischen Spektrum der Eingangssignale
zu finden ist. Durch Einschränken
der Anordnung auf ein enges Frequenzband wird die Dynamik des bandbegrenzten
Signals entsprechend reduziert, so dass der adaptive Filter besser
arbeiten kann. Wenn die breitbandigen Eingangssignale auf solch
eine Weise in Frequenzbänder
eingeteilt werden, dass die bandbegrenzten Signale dynamische Merkmale
aufweisen, mit denen ein adaptiver Filter immer noch ohne Fehler
arbeitet, kann das Musiksignal auf eine breitbandige Weise aus dem
Sensorsignal entfernt werden. Synergiewirkungen können wiederum
verwendet werden, um als Folge davon den Wirkungsgrad zu verbessern.
Zum Beispiel können
die geteilten erwünschten
Signale für
einen Mehrwegelautsprecher verwendet werden, ohne die Signale spektral
noch weiter aufteilen zu müssen. Dies
würde auch
den zusätzlichen
Vorteil erbringen, dass der entsprechende adaptive Filter die entsprechende
Frequenzantwort des zugehörigen
Lautsprechers ebenfalls explizit reproduzieren könnte.
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Wie
bereits erwähnt,
treten die bei Weitem stärksten
Geräuschsignale
in Fahrzeugen hauptsächlich
im Niederfrequenzbereich auf, was die Einschränkung auf einen Frequenzbereich
bedeutet, der jedoch viel größer ist,
ohne dass man sich um den Verlust von Effekten sorgen machen muss.
Da das Sensorsignal, das vom erwünschten
Signal befreit ist, das vom adaptiven Filter erhalten wird, wieder
zusammengesetzt werden soll, müssen
die Filter zum Teilen des Signals in unterschiedliche Bänder Filter mit
perfekter Rekonstruktion oder quasi perfekter Rekonstruktion sein.
Ein effektives Verfahren zur Ausführung eines quasi perfekten
Rekonstruktionsfilters zur Realisierung des Bandaufteilungsfilters
(das heißt
des Crossover oder X-over) ist, so genannte gekoppelte Allpass-Filter zu verwenden.
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1 veranschaulicht
eine Anordnung zur breitbandigen Entfernung eines erwünschten
Signals aus einem Sensorsignal. Eine Signalquelle 101 stellt ein
erwünschtes
Signal, zum Beispiel ein Musiksignal eines CD-Spielers, Radios,
Kassettenspielers oder Ähnlichem,
an eine Verarbeitungseinheit 102 als Equalizingfilter bereit,
um das Musiksignal entsprechend einem der Verarbeitungseinheit 102 bereitgestellten
Steuersignal zu entzerren. Ein erstes X-over Netzwerk 103 ist
der Verarbeitungseinheit 102 nachgeschaltet und teilt das
Ausgangssignal der Verarbeitungseinheit 102 in ein erstes
Hochfrequenzsignal und in ein erstes Niederfrequenzsignal. Das erste Hochfrequenzsignal
wird in zweites X-over Netzwerk 104 eingespeist und dementsprechend
in ein zweites Hochfrequenzsignal und in ein zweites Niederfrequenzsignal
geteilt. Das erste Niederfrequenzsignal, das zweite Niederfrequenzsignal
und das zweite Hochfrequenzsignal werden jeweilsaktiven Lautsprechern 108, 109 und 110 über jeweils
Abtastratenkonverter 105, 106 beziehungsweise 107 zur
Verfügung gestellt,
um die entsprechenden Abtastraten zu ändern. Die Lautsprecher sind
in einem Raum angeordnet zusammen mit einem Mikrophon 111 als
Sensor, um ein Gesamtschallsignal zu erhalten, das kennzeichnend
ist für
den Gesamtschallpegel in besagtem Raum (in der Umgebung). Der Lautsprecher,
der Raum und das Mikrophon bilden eine so genannte Lautsprecherraummikrophon-(LRM)Anordnung 112, die
bestimmte Übertragungsfunktionen
Hsub, HBass und
Hmid zwischen den entsprechenden Lautsprechern 108, 109 und 100 und
dem Mikrophon 111 umfasst. Das Signal, das den Gesamtschallpegel
darstellt, umfasst sowohl das besagte Schallausgangssignal von besagtem
Audiomittel und dem Umgebungsgeräusch
n[k], der in besagtem Raum, das heißt dem LRM System 112 erzeugt
wird.
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Das
Mikrophon 111 ist mit einem Extraktionsmittel verbunden,
das auf das Gesamtschallsignal anspricht. Das Extraktionsmittel
umfasst ein drittes X-over Netzwerk 127, das das Gesamtschallsignal erhält und dieses
in ein drittes Niederfrequenzsignal und ein drittes Hochfrequenzsignal
teilt, wobei das dritte Hochfrequenzsignal mittels eines vierten X-over Netzwerks 113 in
ein viertes Niederfrequenzsignal und ein viertes Hochfrequenzsignal
aufgeteilt wird. Das dritte Niederfrequenzsignal, das vierte Niederfrequenzsignal
und das vierte Hochfrequenzsignal werden über Abtastratenkonverter 114, 115 beziehungsweise 116 drei
adaptiven Filtern 117, 118 und 119 zugeführt, die
auch die von den Abtastratenkonvertern 105, 106 und 107 ausgegebenen
Signale empfangen. Jeder der adaptiven Filter 117, 118 und 119 umfasst
einen Filterkern 120, 121 und 122, der die
durch die Abtastratenkonverter 105, 106 beziehungsweise 107 ausgegebenen
Signale und die Steuersignale der Steuereinheiten 123, 124 beziehungsweise 125 empfängt. Die
Steuereinheiten 123, 124 und 125 werden
angesteuert mit dem Ausgangssignal der Abtastratenkonverter 105, 106 und 107 und
den Signalen, die die Differenz der von den Abtastratenkonvertern 114, 115 und 116 ausgegebenen Signale
und der von den Filterkernen 120, 121 beziehungsweise 122 ausgegebenen
Signale darstellen. Diese besagten Signale, die die Differenz darstellen, werden
in eine summierende Einheit 126 eingespeist, die daraus
ein angenähertes
Geräuschsignal n[k]
erzeugt; besagtes angenähertes
Geräuschsignal n[k]
wird der Verarbeitungseinheit 102 als deren Steuersignal
zugeführt.
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Unter
der Annahme, dass die gemäß 1 veranschaulichte
Anordnung in der Lage ist, das erwünschte Signal aus dem Sensorsignal
(Mikrophonsignal) so gut zu entfernen, dass nur ein kleiner Teil des
Signals zurück
belassen wird, so dass kein weiterer Gain Chase auftreten kann,
verbleibt immer noch die Frage, wie ein Equalizingfilter aus dem
Sensorsignal (ohne das erwünschte
Signal) erreicht werden kann. Ein effektives Mittel, um dieses im
Zeitbereich zu tun, ist erfindungsgemäß, unter Anwendung der LPC
Analyse die Linear Predictive Coding (LPC) Koeffizienten zu berechnen,
und die Koeffizienten in einen Prädiktorfilter einzugeben, mit
dem das Musiksignal gewichtet wird.
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Es
ist aus anderen Anwendungen – wie
zum Beispiel von akustischer Echokompensation (Acoustic Echo Cancellation – AEC) bekannt,
Echokoeffizienten in diesen Fällen
unter Verwendung der LPC Analyse aus dem Sprachsignal zu berechnen,
und die Koeffizienten dann in einen Prädiktorfehlerfilter zur Filterung
des Mikrophonsignals einzuspeisen. Das vom Sensormikrophon aufgezeichnete
Sprachsignal wird spektral geglättet,
so dass die AEC Anordnung effektiver arbeiten kann. Besagte AEC
Anwendung bezieht sich deshalb auf einen so genannten Pre-Whitening
Filter, dessen Wirkungen wie folgt beschrieben werden können: die
LPC Analyse liefert Koeffizienten, die in einem entsprechenden Prädiktorfilter
verwendet werden, der eine Übertragungsfunktion
entsprechend der spektralen Leistungsdichte (Power Spectral Density – PSD) des
mittels der Analyse untersuchten Signals (das heißt des Sprachsignals)
aufruft. Wenn in einem Prädiktorfehlerfilter verwendet,
folgt dessen Übertragungsfunktion
nicht der PSD des Analysesignals, sondern vielmehr dem inversen
Muster. Deshalb wird die Sprachkomponente im Mikrophonsignal, auf
der die LPC Analyse basierte, nach dem Prädiktorfehlerfilter spektral
geglättet,
das heißt,
sie wird „weiß" gemacht (wodurch
auf diese Weise der Begriff "Pre-Whitening
Filter" zustande
kommt).
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Das
als Linear Predictive Coding (LPC) bekannte Analyse-/Syntheseverfahren
ist ein effizientes und wirksames Mittel, um zum Beispiel synthetische Sprache
und Sprachsignalkommunikation zu erzielen. Der Wirkungsgrad des
Verfahrens ergibt sich auf Grund der Geschwindigkeit des Analysealgorithmus und
der geringen Bandbreite, die für
das kodierte Signal erforderlich ist. Die Wirksamkeit steht in Beziehung
mit der Verständlichkeit
des entschlüsselten Sprachsignals.
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Das
LPC implementiert eine Art von Vocoder, der ein Analyse-/Synthesesystem ist,
in dem das Spektrum von einem Quellsignal durch die spektralen Komponenten
des Zielsignals gewichtet wird, das analysiert wird. Der Phasenvocoder
ist zum Beispiel eine spezielle Art von Vocoder, in dem Amplituden- und
Phaseninformation aus den Analysekanälen erhalten wird und als Koeffizienten
für einen
Fehlerfilter verwendet werden kann.
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In
der herkömmlichen
Ausführungsform
von LPC sind die Quellsignale entweder ein weißes Rauschen oder eine Impulsfolge,
die auf diese Weise stimmhaften oder nicht stimmhaften Erregungen
des Stimmentrakts ähneln.
Die grundsätzliche
Annahme hinter LPC ist die Korrelation zwischen dem n-ten Abtastmuster
und den P vorherigen Abtastmustern des Zielsignals. Und zwar wird
die n-te Signalabtastung als eine lineare Kombination der vorherigen
P Abtastmuster plus einen Restsignal dargestellt, das den Prädiktionsfehler
darstellt. Das Analyseproblem ist gleich der Identifizierung der
Koeffizienten a eines Allpol-Filters. Beim Reduzieren des Fehlers
im Sinne eines mittleren Quadrats wird das Problem in einen Satz
von P Gleichungen überführt, die
sich in der z Domäne
(Frequenzbereich) reduzieren auf E(z) = A(z)
X(z)wobei A(z) das Polynom mit den Koeffizienten a ist, und
E(z) der Prädiktionsfehler
ist. Im Falle von Sprachsignalanalyse wird der Filter 1/A(z) als
der Allpol-Formantenfilter bezeichnet, weil, wenn die richtige Ordnung
P gewählt
wird, seine Betragsfrequenzantwort der Umhüllenden des Signalspektrums folgt,
wobei dessen breitbandige Resonanzen als Formanten bezeichnet werden.
Der Filter A(z) wird als der inverse Formantenfilter bezeichnet,
weil er aus dem Sprachsignal ein Restsignal extrahiert, das der
Erregung des Sprachtrakts ähnelt.
A(z) wird auch ein Whitening Filter genannt, weil es ein Restsignal erzeugt,
das ein ebenes Spektrum aufweist.
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Es
gibt jedoch zwei Arten von Restsignalen, die beide ein flaches Spektrum
aufweisen: die Impulsfolge und das weiße Rauschen, wobei ersteres die
idealisierte stimmlich gefaltete Erregung für stimmhafte Sprache ist, zweiteres
die idealisierte Erregung für
nicht stimmhafte Sprache ist. In Wirklichkeit ist das Restsignal
keines der zwei idealisierten Erregungen. Auf der Resynthesestufe
besteht die Wahlmöglichkeit,
entweder ein kodiertes Restsignal zu verwenden oder eine der zwei
idealisierten Erregungen entsprechend einer von der Analysestufe ausgeführten Entscheidung
stimmhaft/nicht stimmhaft zu wählen.
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Wenn
das Zielsignal periodisch ist (stimmhafte Sprache), kann der Analysestufe
ein Tonhöhendetektor
hinzugefügt
werden, so dass die Resynthese durch periodische Nachbildungen von
einem Grundimpuls mit der korrekten Periode zwischen den Impulsen
angesteuert werden kann.
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Mehrere
Verfahren sind zur Bestimmung der Tonhöhe verfügbar, entweder unter Verwendung
des Restsignals oder des Zielsignals. Obwohl nicht besonders effizient,
ist eine Möglichkeit,
eine Fourier Analyse des Restsignals auszuführen und die Grundfrequenz
durch die Verfahren des Querschnitts zu schätzen. Zum Beispiel sind die
von der Analysestufe extrahierten Informationen die Voraussagekoeffizienten
a1, ... ap; die
Restgröße e; die
Tonhöhe
des Erregungsrestsignals; die Information stimmhaft/nicht stimmhaft;
und die Signalenergie (RMS Amplitude). Diese Parameter, möglicherweise
modifiziert, werden in der Resynthesestufe verwendet, zum Beispiel mittels
der bekannten Levinson-Durbin Rekursion, die den Reflexionskoeffizienten
der Lattice Realisierung des Filters 1/A(z) liefert.
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2 ist
ein Blockdiagramm einer DEC Anordnung, die im Zeitbereich arbeitet.
Eine solche DEC Anordnung kann in der Prozessoreinheit 102 gemäß 1 implementiert
sein. Das angenäherte Geräuschsignal
n–[k],
das das um das Musiksignal bereinigte Mikrophon-(Sensor-)Signal
darstellt, wird an ei ne LPC Analyseeinheit 201 übergeben,
und die erzielten LPC Koeffizienten (Echokoeffizienten) werden in
einen Prädiktorfilter 202 eingespeist,
mit dem ein Musiksignal x[k] von einer Signalquelle wie der Signalquelle 101 gemäß 1 gefiltert
wird. Auf diese Weise wird das Musiksignal x[k] entsprechend der vorhandenen
spektralen Leistungsdichte des Analysesignals gewichtet oder entzerrt.
Um die menschliche Hörwahrnehmung
zu berücksichtigen,
gibt es zwei Hauptfaktoren, die zu erwägen sind. Auf der einen Seite
ist das menschliche Ohr sowohl in Bezug auf Frequenz als auch auf
Lautstärke
empfindlich: die maximale Empfindlichkeit liegt bei etwa 1–2 kHz;
sie verschlechtert sich sowohl in Richtung höherer als auch niedrigerer
Frequenzen.
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Diese
Beziehung wird in 2 berücksichtigt durch Verwendung
eines psychoakustischen Filters 203 (zum Beispiel eines
A-Bewertungsfilters), der ungefähr
dem mittleren Wert der Audioeigenschaften des menschlichen Ohrs
entspricht. Andererseits weist das menschliche Ohr eine Frequenzauflösung auf,
die mit abnehmender Frequenz ansteigt. Dieses Merkmal muss durch
die LPC Analyse berücksichtigt
werden. Deren Genauigkeit würde
deshalb mit abnehmender Frequenz ebenfalls zunehmen. Eine entsprechende
nicht-lineare Funktion der LPC Analyse in Bezug auf die Frequenz
kann mit Hilfe der so genannten verzerrten LPC (Warped LPC – WLPC)
Analyse realisiert werden, bei der der Prädiktorfilter auch als ein verzerrter
Prädiktorfilter
ausgeführt
wird. Verwendet man eine solche Anordnung, wird ein gewichtetes
Ausgangssignal (y[k]) erzielt, das entsprechend dem aktuellen Geräuschsignal
variiert ohne Rücksicht
darauf, ob die Anordnung einen psychoakustischen Filter aufweist
oder nicht oder ob sie eine herkömmliche
LPC Analyse oder WLPC Analyse verwendet. Unterschiedliche Arten
zur Durchführung
herkömmlichen
oder verzerrten LPCs sind zum Beispiel in Aki Härmä, "Linear Predictive Coding with modified
filter structures";
Aki Härmä, "Evaluation of warped
linear Predictive coding scheme";
Aki Harma, Unto K. Laie, "A
comparison of warped and conventional linear Predictive coding " offenbart (im Internet
unter www.acoustics.hut.fi verfügbar),
welche hierin durch Bezugnahme mit aufgenommen sind.
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Ein
bisher völlig
ignoriertes Problem ist, dass das Sprachsignal, welches im verbleibenden
Signal n[k] immer noch enthalten ist, im oben beschriebenen DEC
Modell die Wirkung aufweist, dass die Entzerrung entsprechend dem
Sprachsignal variiert. Obwohl dies möglicherweise keine Unannehmlichkeiten verursacht
für eine
sprechende Person, für
die die Entzerrung entsprechend dem Sprachsignal geändert wird,
da dies eine Art von Maskierung für den Sprecher darstellt, kann
es für
alle anderen Personen in derselben Umgebung problematisch sein.
Die durch die Stimme bewirkte Entzerrung weist eine störende Wirkung
auf – zum
Beispiel weil die angesprochenen Personen die Stimme des Sprechers
eindeutig verstehen wollen und nicht wollen, dass die Stimme vom
Musiksignal dominiert wird. Eine Lösung ist es, die Aktualisierungszeit
der LPC Analyse auf solch eine Weise einzustellen, dass sich die
LPC Koeffizienten entsprechend dem Hintergrundgeräuschsignal (das
sich im Vergleich mit dem Sprachsignal langsam ändert) selbst anpassen und
nicht oder nur leicht auf das Sprachsignal ansprechen.
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Ein
effizientes Berechnungsverfahren für die LPC Koeffizienten wird
durch den so genannten GAL (Gradient Adaptive Lattice) Algorithmus
zur Verfügung
gestellt, mit dem eine beliebige Anzahl von LPC Koeffizienten rekursiv
berechnet werden kann, ohne den sonst sehr komplexen Levinson-Durbin
Algorithmus zu verwenden. Die Filteranordnung, mit der der GAL Algorithmus
realisiert werden kann, ist bekannt unter der Bezeichnung ALP (Adaptive
Lattice Predictor).
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Ein
anwendbarer Adaptive Lattice Predictor (APL) Filter 4.
Ordnung ist in 3 dargelegt. Dieser Filter umfasst
drei Stufen 310, 320 und 330 identischer
Ausführungsform.
Jede Stufe weist zwei Zweige auf, wobei der erste Zweig die Signale
f0[k], f1[k], f2[k], f3[k] überträgt und der
zweite Zweig die Signale b0[k], b1[k], b2[k], b3[k] überträgt. Jeder zweite
Zweig umfasst eine Verzögerungseinheit 311, 321 und 331, und
beide Zweige umfassen jeweils einen Subtrahierer 312, 313; 322, 323; 332, 333.
Besagte Subtrahierer werden zur Kreuzkopplung der zwei Zweige über steuerbare
Koeffizientenelemente 314, 315; 324, 325; 334, 335 verwendet,
so dass ihre Koeffizienten K1, K2, K3 von den Signalen
K1[k], K2[k], K3[k] gesteuert werden. Die Signale f0[k] und b0[k] werden
aus dem Signal n–[k] erzielt.
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Die
Gleichungen, mit denen die Koeffizienten des ALP Filters, K1, ..., KN-1 (die
den LPC Koeffizienten ähneln)
aktualisiert werden, sind dem GAL Algorithmus ähnlich. Der GAL Algorithmus
kann wie folgt beschrieben werden: Kn[k
+ 1] = Kn[k] + α/Pn[k]·(fn-1[k]·bn[k] + bn-1[k – 1]·fn[k])mit Pn[k] = (1 – α)·Pn[k – 1] + α·(fn-1[k]2 + bn-1[k – 1]2), n = 1, ..., N – 1
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Die
unter Verwendung des APL Filters bestimmten LPC Koeffizienten werden
in einen Prädiktorfilter
eingegeben, der, wie in 4 gezeigt, als ein Lattice Allpol-Filter
ausgeführt
werden kann.
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Der
Lattice Allpol-Filter gemäß 4 umfasst
drei Stufen 410, 420 und 430 identischer
Ausführung.
Jede Stufe weist zwei Zweige auf, wobei ein Rückwärtszweig die Signale f0[k], f1[k], f2[k] und f3[k] überträgt und ein
Vorwärtszweig
die Signale b0[k], b1[k],
b2[k] und b3[k] überträgt, wobei
f3[k] = x[k] und f0[k]
= b0[k] = y[k] ist. Die Rückwärtszweige
weisen jeder eine Verzögerungseinheit 411, 421 und 431,
und einen Addierer 413, 423 und 433 auf.
Jeder der Vorwärtszweige
weist einen Subtrahierer 412, 422 und 432 auf.
Besagte Subtrahierer und Addierer werden zur Kreuzkopplung der zwei
Zweige über
steuerbare Koeffizientenelemente 414, 415; 424, 425; 434, 435 verwendet,
so dass ihre Koeffizienten K1, K2, K3 durch die Signale
K1[k], K2[k], K3[k] gesteuert werden.
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Die
Lösung
im Zeitbereich ist keine optimale Lösung, da sie unter zwei ernst
zu nehmenden Schwächen
leidet. Erstens ist es zweifelhaft, dass die immer noch im verbleibenden
Signal n–[k]
vorhandene Sprachsignalkomponente einfach durch Verwendung einer
langen Aktualisierungszeit entfernt werden kann. Zweitens ist eine
Entzerrungsfunktion, die entweder mit oder ohne eine Gewichtung
durch ein A-Filter den PSD Merkmalen des Geräusches entspricht, nicht zufrieden
stellend. Dies ist eindeutig zu ersehen, wenn zum Beispiel eine
typische laute Situation in einem Automobil betrachtet wird. In
diesem Fall ist die spektrale Leistungsdichte der Geräuschsignale
einigermaßen
rosa, das heißt,
ein auf diese Weise konfiguriertes Equalizing würde hauptsächlich den unteren Spektralbereich
anheben, aber die mittleren und oberen Bereiche auslassen. Als Folge
würde das
erwünschte
Signal eines Zuhörers
in diesem Automobil gefärbt,
und es würde
ein Signal erzielt, das teilweise stark vom Originalsignal abweichen kann,
eine Situation, die im Allgemeinen unerwünscht ist.
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Optionen
zur Verhinderung von Sprachkomponenten im Mikrophonsignal oder dem
verbleibenden Signal werden im Folgenden mit Bezug auf die 5 bis 8 erörtert.
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5 veranschaulicht
eine Kombination eines Schallbündlers
und eines adaptiven Filters. Schallbündler (Beamformer) sind elektronisch
steuerbare Arrays von Mikrophonen, die in Verbindung mit einem Phasenschiebernetzwerk
die Betonung auf eine gewissen Richtung richten können, und
in Verbindung mit Algorithmen zur Positionsschätzung den Standort eines Sprechers
in einem Zimmer genau lokalisieren. Unterschiedliche Arten von Schallbündlern sind
zum Beispiel aus
US
20030053639 A1 bekannt. Der vorliegende Schallbündler kann
sowohl in Software (Beamforming Filter) als auch in Hardware (zum
Beispiel Druckgradientenmikrophone, Rohrspaltmikrophone usw.) ausgeführt werden.
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In
der DEC Anordnung gemäß 5 wird
ein Musiksignal x[k] aus einer Musiksignalquelle 501 in eine
Dynamic Equali zation Control (DEC) Einheit 502 eingespeist,
die ein entzerrtes Signal y[k] an einen Lautsprecher 503 abgibt.
Aus dem Signal y[k] erzeugt der Lautsprecher 503 ein akustisches
Signal, das an ein Mikrophon 504 übertragen wird, wobei die Übertragung
durch eine Übertragungsfunktion
H(z) beschrieben werden kann. Das Signal des Mikrophons 504 wird
einer Schallbündlereinheit 505 und einem
adaptiven Filter 506 zur Schätzung des Geräusches im
Mikrophonsignal zugeführt;
dabei repräsentiert
besagtes Mikrophonsignal den Gesamtschallpegel in der besagten Umgebung,
wobei der Gesamtschallpegel sowohl das besagte Schallausgangssignal
des Lautsprechers 503 umfasst wie auch das Umgebungsgeräusch innerhalb
der Umgebung, in der der Lautsprecher 503 und das Mikrophon 504 angeordnet
sind (LRM System). Ein Ausgangssignal der Schallbündlereinheit 505 wird
vom Signal y[k] der DEC Einheit 502 subtrahiert, um ein
Referenzsignal für
den adaptiven Filter 506 zu erhalten. Das Ausgangssignal
des adaptiven Filters 506 wird über einen psychoakustischen
Filter 507 (zum Beispiel einen A-Bewertungsfilter) zu einer LPC Analyseeinheit 508 übertragen,
um die Koeffizienten der DEC Einheit 502 zu berechnen.
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In
dieser Kombination eines Schallbündlers (Schallbündlereinheit 505)
und einer Einheit zur Schätzung
des Geräuschssignals
(adaptiver Filter 506), die auf die in 1 gezeigte
Weise ausgeführt werden
können,
wird zum Beispiel das Sprachsignal – das zumindest in Automobilanwendungen
aus bekannten Richtungen kommt – unter
Verwendung der räumlichen
und zeitlichen Filterwirkungen eines Schallbündlers von den verbleibenden
Signalkomponenten isoliert, und ist deshalb als ein weiteres Referenzsignal
zusätzlich
zu dem erforderlichen aktuellen Signal (Musik) für den anschließenden adaptiven
Filter verfügbar.
Der adaptive Filter schließt
dann die Signalkomponenten aus dem Mikrophonsignal aus, die mit
dem entstehenden Referenzsignal korrelieren. Der Nachteil dieses
Verfahrens ist, dass der Schallbündler
das Sprachsignal nicht allein verarbeitet, sondern auch geräuschartiger
Komponenten einschließt,
die vornehmlich aus der Richtung kommen, in die der Schallbündler ausgerichtet
wurde. Diese vom Schallbündler übernommenen
geräuschbehafteten
Komponenten werden dann gleichfalls zu einem Teil des Referenzsignals
und werden deshalb computergestützt
aus dem Mikrophonsignal entfernt, so dass das geschätzte Geräuschsignal
verschlechtert wird. Normalerweise erhöht sich der Grad der Verfälschung
mit fallender Frequenz, da Schallbündler im Allgemeinen große Schwierigkeiten
damit aufweisen, bei tiefen Frequenzen eine hinreichende Detektoreffizienz
zu erzielen.
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6 veranschaulicht
eine Kombination eines negativen Schallbündlers und eines adaptiven Filters.
In der DEC Anordnung gemäß 6 wird
ein Musiksignal x[k] aus einer Musiksignalquelle 601 in eine
Dynamic Equalization Control (DEC) Einheit 602 eingespeist,
die ein entzerrtes Signal y[k] an einen Lautsprecher 603 zur
Verfügung
stellt. Der Lautsprecher 603 erzeugt ein akustisches Signal
aus dem Signal y[k]; das besagte akustische Signal wird an ein Mikrophon 604 übertragen,
wobei die Übertragung durch
eine Übertragungsfunktion
H(z) beschrieben werden kann. Das Signal des Mikrophons 604 wird einer
negativen Schallbündlereinheit 605 zugeführt, die
einem adaptiven Filter 606 vorgeschaltet ist, um das Geräusch im
Mikrophonsignal zu schätzen;
das besagte Mikrophonsignal stellt den Gesamtschallpegel in der
besagten Umgebung dar, wobei der Gesamtschallpegel sowohl besagtes
Schallausgangssignal des Lautsprechers 603 umfasst wie
auch das Umgebungsgeräusch
innerhalb der Umgebung (LRM System), außer dem Sprachsignal. Das Signal
y[k] der DEC Einheit 602 wird als ein Referenzsignal für den adaptiven
Filter 506 verwendet. Das Ausgangssignal des adaptiven
Filters 606 wird über
einen psychoakustischen Filter 607 (zum Beispiel ein A-Bewertungsfilter)
an eine LPC Analyseeinheit 608 übertragen, um die Koeffizienten
der DEC Einheit 602 zu berechnen.
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In
der Anordnung gemäß 6 wird
die Sprachsignalkomponente im Mikrophonsignal mit Hilfe eines so
genannten negativen Schallbündlers unterdrückt. Der
Ausdruck "negativ" bedeutet hier, dass
der Schallbündler,
der in die Richtung des Sprechers zeigt, eine räumliche Nullposition aufweist, und deshalb
aus dieser Richtung keine Signale wahrnimmt, die vom Sprachsignal
dominiert werden. Der Schallbündler
kann entweder in Software (Beamforming Filter) oder Hardware (zum
Beispiel Druckgradientenmikrophone, Rohrspaltmikrophone usw.) ausgeführt werden.
Ein Problem bei dieser Anordnung ist, dass das, was tatsächlich von
Interesse ist, die Geräuschsituation
genau dort ist, wo zum Beispiel der Fahrer sitzt, oder in der Umgebung
des Kopfs des Fahrers, und dass aus diesem Grund Signale genau aus
dieser Richtung nicht ausgeschlossen werden können. Dies ist jedoch das,
was geschieht, wenn man einen Schallbündler verwendet, da er die
Signale auf keine Weise isoliert, sondern vielmehr alle Signale
unterdrückt,
die aus der Richtung kommen, in der der räumliche Nullpunkt angeordnet
worden ist.
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Wenn
das Mikrophonsignal in den spektralen Bereich umgewandelt worden
ist, kann für
jede spektrale Linie ein individueller Stimmenaktivitätsdetektor (Voice
Activity Detector – VAD)
angewandt werden, ähnlich
zu individuellen DVC Anordnungen. Mit Hilfe des VAD kann die Sprachsignalkomponenten
computergestützt
einfach aus dem Mikrophonsignal entfernt werden. Wenn das VAD Ausgangssignal
(welches dem geschätzten
Geräuschsignal
entspricht) dann wieder in den Zeitbereich zurück gewandelt wird, weiß man, dass
es wieder für
die LPC Analyse verwandt werden kann. Solch eine Kombination zwischen
zeitlicher und spektraler Verarbeitung isr in 7 gezeigt.
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In
der Anordnung gemäß 7 wird
die Sprachsignalkomponente im Mikrophonsignal im Frequenzbereich
unterdrückt.
Ein Musiksignal x[k] aus einer Musiksignalquelle 701 wird
in die Dynamic Equalization Control (DEC) Einheit 702 eingespeist, die
ein entzerrtes Signal y[k] an einen Lautsprecher 703 zur
Verfügung
stellt. Der Lautsprecher 703 erzeugt ein akustisches Signal
aus dem Signal y[k]; das besagte akustische Signal wird an ein Mikrophon 704 übertragen,
wobei die Übertragung
durch eine Übertragungsfunktion
H(z) beschrieben werden kann. Das Signal des Mikrophons 704 wird
einem adaptiven Filter 706 zur Schätzung des Geräusches im
Mikrophonsig nal zugeführt;
das besagte Mikrophonsignal stellt den Gesamtschallpegel in der
besagten Umgebung dar, wobei der Gesamtschallpegel sowohl das besagte
Schallausgangssignal des Lautsprechers 703 umfasst wie
auch das Umgebungsgeräusch
innerhalb der Umgebung (LRM Systems). Das Signal y[k] der DEC Einheit 702 wird
als ein Referenzsignal für
den adaptiven Filter 706 verwendet. Das Ausgangssignal
des adaptiven Filters 706 wird über eine spektrale Stimmenunterdrückungseinheit 709 und
einen psychoakustischen Filter 707 (zum Beispiel einen
A-Bewertungsfilter)
an eine LPC Analyseeinheit 708 übertragen, um die Koeffizienten
der DEC Einheit 702 zu berechnen. Die Stimmenunterdrückungseinheit 709 umfasst
eine Fast Fourier Transformations-(FFT)Einheit 710 zur
Umwandlung aus dem Zeitbereich in den Frequenzbereich. In einer Mittelwertberechnungseinheit 711 werden
die Signale im Frequenzbereich gemittelt und einem Stimmenaktivitätsdecoder
(VAD) 712 zugeführt,
um spektrale Sprachsignalkomponenten in den Signalen im Frequenzbereich
von der FFT Einheit 710 zu detektieren. Die Signale des
VAD 712 werden anschließend aus dem Frequenzbereich
in den Zeitbereich zurück gewandelt,
um sie dem psychoakustischen Filter 707 zuzuführen.
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Obwohl
verschiedene beispielhafte Ausführungsformen
der Erfindung offenbart worden sind, wird es Fachleuten klar sein,
dass verschiedene Änderungen
und Modifikationen ausgeführt
werden können,
die einige der Vorteile der Erfindung erzielen, ohne vom Schutzbereich
der Erfindung abzuweichen. Es ist für jene Fachleute offensichtlich,
dass andere Komponenten, die dieselben Funktionen ausführen, entsprechend
eingesetzt werden können. Weiterhin
können
die Verfahren der Erfindung unter Verwendung entsprechender Prozessoranweisungen
entweder in einer vollständigen
Softwareimplementierung realisiert werden, oder in hybriden Ausführungsformen,
die von einer Kombination aus Hardwarelogik und Softwarelogik Gebrauch
machen, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen. Es ist beabsichtigt,
dass auch solche Änderungen
am erfinderischen Konzept durch die anhängenden Ansprüche abgedeckt
werden.