Diese Bachelorarbeit umfasst die Themen Acoustic Echo Cancellation und Speech
Separation. Zunächst wird ein Acoustic Echo Cancellation System in Matlab im-
plementiert und anschließend werden Teile dieses Systems für die Sprachtrennung
genutzt. Die Experimente zur Sprachtrennung werden mit einem automatischen
Spracherkennungsystem ausgewertet und mit Hilfe des benutzten Filters ist eine
deutliche Verbesserung der Sprachtrennung zu beobachten. Das System erreicht
eine Word-Error-Rate von 44,20 %. Dies entspricht einer Verbesserung von 24 %
im Vergleich zum Superdirective Beamformer.
Inhaltsverzeichnis
- Danksagung
- Abstract
- Zusammenfassung
- 1 Einleitung
- 2 Grundlagen
- 2.1 Acoustic Echo Cancellation
- 2.2 Sprachverarbeitung
- 2.2.1 Sprachsignale
- 2.2.2 Spracherkennung
- 2.2.3 Sprachsynthese
- 2.3 Sprachseparation
- 3 Implementierung
- 3.1 Acoustic Echo Cancellation
- 3.2 Sprachtrennung
- 4 Ergebnisse
- 4.1 Evaluation der Sprachtrennung
- 5 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Bachelorarbeit behandelt die Themen Acoustic Echo Cancellation und Speech Separation. Das Ziel der Arbeit ist die Implementierung eines Acoustic Echo Cancellation Systems und die Nutzung von Teilen dieses Systems für die Sprachseparation. Die Arbeit zielt darauf ab, die Effektivität der Speech Separation durch den Einsatz des Acoustic Echo Cancellation Systems zu bewerten.
- Acoustic Echo Cancellation
- Sprachseparation
- Automatische Spracherkennung
- Superdirektiver Beamformer
- Word Error Rate
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Themen Acoustic Echo Cancellation und Speech Separation ein und erläutert die Relevanz dieser Bereiche in der Sprachverarbeitung.
- Kapitel 2: Grundlagen: Dieses Kapitel behandelt die theoretischen Grundlagen von Acoustic Echo Cancellation und Sprachverarbeitung, einschließlich Sprachsignale, Spracherkennung und Sprachsynthese.
- Kapitel 3: Implementierung: Dieses Kapitel beschreibt die Implementierung des Acoustic Echo Cancellation Systems und die Verwendung von Teilen dieses Systems für die Sprachseparation.
- Kapitel 4: Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Evaluation der Speech Separation mit einem automatischen Spracherkennungsystem.
Schlüsselwörter
Acoustic Echo Cancellation, Speech Separation, Sprachverarbeitung, automatische Spracherkennung, Superdirektiver Beamformer, Word Error Rate.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Acoustic Echo Cancellation (AEC)?
AEC ist ein Verfahren in der Sprachverarbeitung, das Echos unterdrückt, die entstehen, wenn ein Lautsprechersignal wieder vom Mikrofon aufgenommen wird.
Wie hilft AEC bei der Sprachtrennung (Speech Separation)?
Teile des AEC-Systems können genutzt werden, um Störsignale effizienter zu filtern, wodurch die Zielstimme klarer von Hintergrundgeräuschen oder anderen Sprechern getrennt werden kann.
Was bedeutet die Word-Error-Rate (WER) in diesem Kontext?
Die WER ist ein Maß für die Genauigkeit eines Spracherkennungssystems. Im Experiment wurde eine WER von 44,20 % erreicht, was eine deutliche Verbesserung darstellt.
Wie schneidet das System im Vergleich zum Superdirective Beamformer ab?
Das implementierte System erzielte eine Verbesserung der Spracherkennung um 24 % gegenüber dem herkömmlichen Superdirective Beamformer.
Welche Software wurde für die Implementierung genutzt?
Die Implementierung des Acoustic Echo Cancellation Systems erfolgte mit der Software Matlab.
- Arbeit zitieren
- Christian Siegwart (Autor:in), 2012, Improving Speech Separation by Acoustic Echo Cancellation, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/207359
