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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen eines Störgeräusches durch Bereitstellen eines Werts für die Leistungsdichte eines Gesamtsignals, das ein Nutzsignal und das zu schätzende Störgeräusch enthält, in einem aktuellen Zeitfenster, Vergleichen des Werts des Gesamtsignals mit einem mit einem Verstärkungsfaktor multiplizierten Schätzwert eines Störgeräusches aus einem dem aktuellen Zeitfenster vorausgehenden Zeitfenster und Verwenden des kleineren der beiden Werte des Vergleichs als Vorschätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung eine Vorrichtung zum Schätzen eines Störgeräusches einer Eingangseinrichtung zum Bereitstellen des Werts für die Leistungsdichte des Gesamtsignals und einer rekursiven Minimumschätzeinrichtung zum Vergleichen des Werts des Gesamtsignals mit dem Schätzwert des vorausgehenden Zeitfensters. Des Weiteren betrifft die vorliegende Erfindung auch eine Hörvorrichtung mit einer solchen Vorrichtung zum Schätzen eines Störgeräusches. Unter einer Hörvorrichtung wird hier jedes im oder am Ohr tragbare, schallausgebende Gerät, insbesondere ein Hörgerät, ein Headset, Köpfhörer und dergleichen verstanden.
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Hörgeräte sind tragbare Hörvorrichtungen, die zur Versorgung von Schwerhörenden dienen. Um den zahlreichen individuellen Bedürfnissen entgegenzukommen, werden unterschiedliche Bauformen von Hörgeräten wie Hinter-dem-Ohr-Hörgeräte (HdO), Hörgerät mit externem Hörer (RIC: receiver in the canal) und In-dem-Ohr-Hörgeräte (IdO), z. B. auch Concha-Hörgeräte oder Kanal-Hörgeräte (ITE, CIC), bereitgestellt. Die beispielhaft aufgeführten Hörgeräte werden am Außenohr oder im Gehörgang getragen. Darüber hinaus stehen auf dem Markt aber auch Knochenleitungshörhilfen, implantierbare oder vibrotaktile Hörhilfen zur Verfügung. Dabei erfolgt die Stimulation des geschädigten Gehörs entweder mechanisch oder elektrisch.
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Hörgeräte besitzen prinzipiell als wesentliche Komponenten einen Eingangswandler, einen Verstärker und einen Ausgangswandler. Der Eingangswandler ist in der Regel ein Schallempfänger, z. B. ein Mikrofon, und/oder ein elektromagnetischer Empfänger, z. B. eine Induktionsspule. Der Ausgangswandler ist meist als elektroakustischer Wandler, z. B. Miniaturlautsprecher, oder als elektromechanischer Wandler, z. B. Knochenleitungshörer, realisiert. Der Verstärker ist üblicherweise in eine Signalverarbeitungseinheit integriert. Dieser prinzipielle Aufbau ist in 1 am Beispiel eines Hinter-dem-Ohr-Hörgeräts dargestellt. In ein Hörgerätegehäuse 1 zum Tragen hinter dem Ohr sind ein oder mehrere Mikrofone 2 zur Aufnahme des Schalls aus der Umgebung eingebaut. Eine Signalverarbeitungseinheit 3, die ebenfalls in das Hörgerätegehäuse 1 integriert ist, verarbeitet die Mikrofonsignale und verstärkt sie. Das Ausgangssignal der Signalverarbeitungseinheit 3 wird an einen Lautsprecher bzw. Hörer 4 übertragen, der ein akustisches Signal ausgibt. Der Schall wird gegebenenfalls über einen Schallschlauch, der mit einer Otoplastik im Gehörgang fixiert ist, zum Trommelfell des Geräteträgers übertragen. Die Energieversorgung des Hörgeräts und insbesondere die der Signalverarbeitungseinheit 3 erfolgt durch eine ebenfalls ins Hörgerätegehäuse 1 integrierte Batterie 5.
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Bei vielen Anwendungen, insbesondere bei Hörgeräten und Mobiltelefonen, ist das Nutzsignal, bei dem es sich meist um Sprache handelt, oft durch Störgeräusche gestört. Während stationäre Störgeräusche in der Regel für Sprachverbesserungssysteme bekannter Art kein größeres Problem darstellen, sind nicht stationäre Störgeräusche meist eine größere Herausforderung. Besonders betroffen sind einkanalige (d. h. es wird ein einziges Mikrofon benutzt), modellbasierte Sprachverbesserungssysteme, die auch sehr instationäre Störgeräusche unterdrücken sollen. Derartige einkanalige Sprachverbesserungssysteme können den Hörer entlasten, indem sie Störgeräusche entsprechend dämpfen.
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Einkanalige Störgeräuschereduktion wird typischerweise durch so genannte „Wiener-Filter” durchgeführt. Beim Erstellen eines Wiener-Filters ist es notwendig, zumindest die spektrale Störleistungsdichte (PSD) zu schätzen. Konventionelle Sprachverbesserungssysteme setzen üblicherweise voraus, dass die Störgeräusche eher stationär sind, d. h. die Charakteristik des Störgeräuschs ändert sich nur langsam in Abhängigkeit von der Zeit. So können die Störgeräuschcharakteristiken während Sprachpausen geschätzt werden, was jedoch eine robuste Sprachaktivitätsdetektion (VAD) erfordert.
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Weiterentwickelte Verfahren arbeiten nach dem Prinzip der „Minimum-Statistik” bzw. des „Minimum Tracking”. Sie sind in der Lage, die Störgeräuschschätzung auch während einer Sprachaktivität zu aktualisieren und benötigen somit keine VAD. Bei dem Minimum-Statistik-Verfahren wird verrauschte Sprache in Unterbänder zerlegt, und es wird in einem bestimmten Zeitintervall nach Minima in diesen Unterbändern gesucht. Wegen der hohen Dynamik des Sprachsignals sollten die Minima der spektralen Rauschleistungsdichte entsprechen, wenn das Rauschen beziehungsweise das Störgeräusch hinreichend stationär ist. Die Minima werden als Eingangsgrößen für die Einstellung eines Verstärkungsfaktor im jeweiligen Frequenzband verwendet. Das Verfahren scheitert jedoch, wenn das Störgeräusch einen gewissen Grad an Unstationarität überschreitet. Dies bedeutet, dass seine Leistungsfähigkeit in sehr instationären Umgebungen (z. B. Geplapper in einer Cafeteria) zusammenbricht. Hinsichtlich der Störgeräuschreduktion mit so genanntem „Recursive Minimum Tracking” bzw. „Minimum Statistik” wird auf das Buch von Eberhard Hänsler und Gerhard Schmidt: „Acoustic Echo and Noise Control: A Practial Approach”, Wiley-Interscience-Verlag, 2004 und auf den Artikel von R. Martin: ”Noise Power Spectral Density Estimation Based on Optimal Smoothing and Minimum Statistics”, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 2001, 9 (5), Seiten 504 bis 512 verwiesen.
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In jüngster Zeit wurden so genannte „Codbuch-basierte” Sprachverbesserungstechniken entwickelt. Diese nutzen ein Vorabwissen über Sprache und Störgeräusch. Die Hauptidee besteht darin, die spektralen Einhüllenden und die Breitbandsignalleistungen (Verstärkungsfaktoren) von Sprache und Störgeräusch aus dem gestörten Signal zu schätzen. Typische spektrale Einhüllende von Sprache und unterschiedlichen Störgeräuschklassen werden in Codebüchern gespeichert. Für die Schätzung wird zunächst ein Paar (ein Spracheintrag und ein Störgeräuscheintrag) von spektralen Einhüllenden aus den entsprechenden Codebüchern genommen. Die optimalen Verstärkungsfaktoren (d. h. die breitbandige Sprachleistung und die breitbandige Störgeräuschleistung) werden durch Maximieren eines gewissen Optimierungskriteriums geschätzt. Als Kriterium gilt beispielsweise, dass die Summe der Sprach- und Störgeräusch-Codebuch-Einträge dem aktuellen gestörten Signal soweit wie möglich entspricht. In einem zweiten Schritt wird entweder das Paar (zusammen mit den zugehörigen, geschätzten Verstärkungsfaktoren), das mit höchster Wahrscheinlichkeit dem aktuellen gestörten Spektrum entspricht, ausgewählt, oder es wird jedes Paar mit der Wahrscheinlichkeit gewichtet, dass es dem aktuellen gestörten Schallspektrum entspricht, und alle so gewichteten Paare werden aufsummiert. Hierdurch werden Schätzwerte für die Sprach- und Störgeräuschkomponenten des gestörten Schallspektrums erhalten. Diese Schätzwerte werden als Eingangsgrößen für eine nachfolgende Störgeräuschereduktion, beispielsweise durch einen ”Wiener-Filter”, verwendet. Dieses Schätzverfahren wird in kurzen Zeitfenstern (z. B. 8 ms) durchgeführt, sodass schnellen Änderungen der Störgeräuschcharakteristik nahezu unverzögert gefolgt werden kann. Ein Minimum-Statistik-Schätzer kann derartigen Änderungen nur mit einer Verzögerung im Bereich von einigen wenigen Sekunden folgen.
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Ein derartiger Codebuch-basierter Algorithmus ist aus dem Artikel von T. Rosenkranz, „Noise Codebook Adaptation for Codebook-Based Noise Reduction, in Proceedings of International Workshop on Acoustic Echo and Noise Control (IWAENC), Tel Aviv, August 2010 bekannt.
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Es bestehen jedoch auch drei gravierende Nachteile bei dem Codebuch-basierten Ansatz. Zum Ersten ist die Störgeräuschschätzung auf einen vordefinierten Satz an Codebucheinträgen beschränkt. Da diese Einträge spektrale Einhüllende repräsentieren, sind sie entlang der Frequenzachse geglättet. Dies bedeutet, dass beispielsweise scharfe spektrale Spitzen nicht modelliert sind. Zum zweiten bedeutet die Fähigkeit des Codebuch-basierten Ansatzes, unverzögert auf Störgeräuschänderungen zu reagieren, dass die Schätzung stark schwankt. Da die Schätzung des Breitbandpegels naturgemäß nicht perfekt ist und deshalb relativ stark um den wahren Wert schwankt, kommt es zu unangenehmen Artefakten im störgeräusch-befreiten Signal. Zum Dritten kann dieser Codebuch-basierte Ansatz keine Geräuschklassen handhaben, die nicht trainiert wurden.
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Aus der Druckschrift
DE 10 2008 017 550 A1 ist ein mehrstufiges Schätzverfahren zur Störgeräuschreduktion und eine entsprechende Hörvorrichtung bekannt. Die Hörvorrichtung ist mit einer ersten Schätzeinrichtung zum Schätzen eines ersten Werts eines Eingangssignals mit einem ersten Schätzalgorithmus und einer Störgeräuschreduktionseinrichtung zum Reduzieren eines Störgeräuschs in dem Eingangssignal ausgestattet. Eine zweite Schätzeinrichtung, die mit dem geschätzten ersten Wert parametriert ist, dient zum Schätzen eines zweiten Werts des Eingangssignals mit einem zweiten Schätzalgorithmus. Die Störgeräuschreduktionseinrichtung erhält den geschätzten zweiten Wert von der zweiten Schätzeinrichtung zum Reduzieren des Störgeräuschs, Durch das zweistufige Schätzverfahren kann eine adaptive Schätzung durchgeführt werden, die stets aktuell einem Eingangssignal angepasst ist.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, ein verfahren und eine Vorrichtung vorzuschlagen, mit denen es möglich ist, auch unbekannte Störgeräusche möglichst rasch schätzen zu können.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Schätzen eines Störgeräusches durch
- – Bereitstellen eines Werts für die Leistungsdichte eines Gesamtsignals, das ein Nutzsignal und das zu schätzende Störgeräusch enthält, in einem aktuellen Zeitfenster,
- – Vergleichen des Werts des Gesamtsignals mit einem mit einem Verstärkungsfaktor multiplizierten Schätzwert eines Störgeräusches aus einem dem aktuellen Zeitfenster vorausgehenden Zeitfenster und
- – Verwenden des kleineren der beiden Werte des Vergleichs als Vorschätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster, sowie
- – Bereitstellen eines Codebuchschätzwerts für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster und
- – Verwenden des größeren Werts von dem Vorschätzwert und dem Codebuchschätzwert als Schätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster.
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Darüber hinaus wird erfindungsgemäß bereitgestellt eine Vorrichtung zum Schätzen eines Störgeräusches mit
- – einer Eingangseinrichtung zum Bereitstellen eines Werts für die Leistungsdichte eines Gesamtsignals, das ein Nutzsignal und das zu schätzende Störgeräusch enthält, in einem aktuellen Zeitfenster,
- – einer rekursiven Minimumschätzeinrichtung zum Vergleichen des Werts des Gesamtsignals mit einem mit einem Verstärkungsfaktor multiplizierten Schätzwert eines Störgeräusches aus einem dem aktuellen Zeitfenster vorausgehenden Zeitfenster und zum Ausgeben des kleineren der beiden Werte des Vergleichs als Vorschätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster, sowie mit
- – einer Codebuchschätzeinrichtung zum Bereitstellen eines Codebuchschätzwerts für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster und
- – einer Logikeinrichtung zum Ermitteln des größeren Werts von dem Vorschätzwert und dem Codebuchschätzwert als Schätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster.
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In vorteilhafter Weise wird also erfindungsgemäß das „rekursive Minimumtracking” mit der „Codebuch-basierten Störgeräuschschätzung” kombiniert, um eine verbesserte Reduktion nicht stationärer Störgeräusche zu erreichen. Dadurch werden die oben genannten Nachteile der rekursiven Minimumsuche als auch die Nachteile der Codebuch-basierten Schätzung für sich genommen im Wesentlichen eliminiert.
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Vorzugsweise handelt es sich bei dem Wert des Gesamtsignals und dem Schätzwert für ein Störgeräusch jeweils um spektrale Werte. Die Signalverarbeitung in dem erfindungsgemäßen Verfahren wird dann im Spektralbereich durchgeführt.
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Insbesondere ist es günstig, wenn das Verfahren in mehreren Frequenzkanälen parallel angewendet wird. Das Eingangssignal wird hierzu günstiger Weise in einer Filterbank in die einzelnen Spektralanteile zerlegt.
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Ferner ist es von Vorteil, wenn der Schätzwert für das Störgeräusch in dem aktuellen Zeitfenster mit dem Schätzwert aus dem vorausgehenden Zeitfenster geglättet wird. Dies ist insofern günstig, als dann keine übermäßigen Sprünge bei der Geräuschreduktion auftreten.
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Besonders vorteilhaft ist auch, wenn der Codebuchschätzwert vorübergehend auf Null gesetzt werden kann. Äquivalent hierzu ist, wenn die Codebuchschätzeinrichtung abgeschaltet wird. Dadurch wird der gesamte Algorithmus unempfindlicher gegenüber der Tatsache, ob das Störgeräusch bekannt ist oder nicht.
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In einer vorteilhaften Anwendung wird das oben geschilderte Verfahren zum Schätzen eines Störgeräuschs für das Reduzieren von Störgeräuschen verwendet. Hier wiederum ist es von besonderem Vorteil, wenn ein derartiges Verfahren zum Reduzieren von Störgeräuschen zum Betrieb eines Hörgeräts genutzt wird beziehungsweise in einem Hörgerät implementiert wird. Dadurch können insbesondere Hörgeräteträger von dem verbesserten, kombinierten Störgeräuschreduktionsverfahren profitieren.
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Die oben genannte Vorrichtung zum Schätzen eines Störgeräuschs kann in eine Hörvorrichtung integriert werden. Speziell kann diese Hörvorrichtung als Hörgerät ausgebildet sein.
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Die vorliegende Erfindung wird nun anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:
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1 eine Prinzipskizze eines Hörgeräts gemäß dem Stand der Technik;
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2 ein Schaltbild einer Signalverarbeitung in einem Hörgerät;
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3 ein Schaltbild eines rekursiven Störgeräuschschätzers gemäß dem Stand der Technik;
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4 ein Schaltbild eines kombinierten Störgeräuschschätzers gemäß der vorliegenden Erfindung und
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5 Signalverläufe von Störgeräuschen und Störgeräuschschätzungen nach unterschiedlichen Algorithmen.
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Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar.
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In einem beispielhaften Hörgerät findet eine Signalverarbeitung gemäß der Skizze von 2 statt. Ein Mikrofon 10 des Hörgeräts liefert ein verrauschtes beziehungsweise gestörtes Signal x(k). Dieses Signal wird mithilfe einer Filterbank 11 spektral in einzelne Frequenzbänder zerlegt. Damit steht ein spektrales Signal X(ejΩ) bereit. Dieses spektrale Signal wird einer Geräuschschätzeinheit 12 zugeführt, die daraus einen Schätzwert Ŝnn(ejΩ) für die Geräuschleitungsdichte gewinnt. Ein Geräuschreduktionsfilter 13 ermittelt daraus spektrale Gewichte Ĝ(ejΩ) In einem Multiplizierer 14 werden dann die Gewichte Ĝ(ejΩ) mit dem Spektrum X(ejΩ) des Gesamtsignals multipliziert, woraus ein Schätzwert Ŝ(ejΩ) für das Nutzsignal (z. B. reines Sprachsignal) entsteht. Durch eine inverse Filterbank 15 entsteht eine Schätzung ŝ(k) des Nutzsignals im Zeitbereich.
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Erfindungsgemäß wird nun die Geräuschschätzung in der Geräuschschätzungseinheit 12 optimiert. Erfindungsgemäß wird hierzu ein Geräuschschätzalgorithmus basierend auf rekursiver Minimumstatistik und ein Algorithmus basierend auf einem oder mehreren Codebüchern kombiniert. Es entsteht somit ein Geräuschschätzverfahren, welches die entsprechenden Vorteile kombiniert. Beispielsweise wird ein Codebuch-basierter Algorithmus verwendet, wie er in dem eingangs geschilderten Artikel von T. Rosenkranz beschrieben ist. Die Störgeräuschschätzung des Codebuch-basierten Algorithmus wird in den rekursiven Schätzalgorithmus basierend auf der Minimumstatistik ähnlich dem eingangs erwähnten Algorithmus von Eberhard Hänsler und Gerhard Schmidt integriert.
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Zum besseren Verständnis der Erfindung wird nachfolgend anhand von 3 ein Modell eines rekursiven Störgeräuschschätzers dargelegt. Das dort dargestellte Verfahren findet in mehreren Frequenz(unter)bändern unabhängig voneinander statt. Die einzelnen Frequenzbänder werden beispielsweise mit der in 2 dargestellten Filterbank 11 gewonnen. Bei dem Eingangssignal X(ejΩ) beziehungsweise |X|2 handelt es sich beispielsweise um ein Periodogramm verrauschter Sprache. Das Ausgangssignal Ŝnn(ejΩ) entspricht einer Schätzung des Störgeräuschleistungsspektrums. Das Eingangssignals wird in einer Glättungseinheit 16 geglättet. Das geglättete Eingangsspektrum wird in einem Vergleicher 17 mit dem geschätzten Störgeräuschspektrum eines vorhergehenden Fensters verglichen. Hierzu wird das geschätzte Störleistungsspektrum des vorhergehenden Zeitfensters vorab mit einer konstanten „Störgeräuschschätzverstärkung” multipliziert, die dem Wert 1 + ε entspricht, wobei ε < < 1 ist. Für diese Multiplikation ist der Verstärker 18 vorgesehen. Er erhält sein Eingangssignal von einem Verzögerungselement 19, welches seinerseits von dem Störschätzwert Ŝnn(εjΩ) des aktuellen Zeitfensters gespeist wird. Zur Glättung des Ausgangssignals wird der Schätzwert des vorhergehenden Zeitfensters (Signal nach der Verzögerungseinheit 19) von dem Ausgangssignal des Vergleichers 17 in einem Subtrahierer 20 subtrahiert. Das Differenzsignal wird in einem weiteren Verstärker 21 mit einer Konstante multipliziert. Das resultierende Signal wird schließlich in einem Addierer 22 mit dem Schätzwert des vorhergehenden Zeitfensters addiert, woraus schließlich der geglättete Schätzwert Ŝnn(εjΩ) resultiert.
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Mit den Elementen 19, 20, 21 und 22 wird somit eine IIR-Glättung (Infinite Impulse Response) erster Ordnung des geschätzten Störgeräuschspektrums durchgeführt.
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In dem Vergleicher 17 wird das Minimum der beiden Signale (im aktuellen Zeitfenster und im vorhergehenden Zeitfenster) verwendet. Es handelt sich somit um eine Art effiziente Implementierung des Minimum-Statistik-Algorithmus entsprechend dem Artikel von R. Martin.
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Das Verhalten dieses bekannten Schätzers geht aus der Grafik von 5 hervor. Die Kurve 23 zeigt das tatsächlich vorliegende Störgeräusch. Beispielsweise handelt es sich um Straßenlärm mit schnell vorbeifahrenden Autos. Die Schätzwerte werden aus einer Mischung dieses Störgeräuschs mit einem Sprachsignal bei einem Abstand (SNR) von 0 dB ermittelt. Die Kurve 24 zeigt die Schätzung des rekursiven Minimum-Tracking-Algorithmus. Wie beispielsweise aus den ersten beiden Sekunden der Schätzung gesehen werden kann, kann der Schätzer dem raschen Anstieg des Störgeräuschs nicht folgen. Der Anstieg des Schätzers wird durch die Konstante ε limitiert. Diese Konstante ε muss klein sein, denn anderenfalls würde die Schätzung dem verrauschten Eingangsspektrum zu rasch folgen und Sprachanteile werden fälschlicherweise in die Störgeräuschschätzung aufgenommen.
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Erfindungsgemäß erfolgt nun entsprechend dem Beispiel von 4 eine Verbesserung der Störgeräuschschätzung dadurch, dass die rekursive Schätzung mit einer Codebuch-basierten Schätzung kombiniert wird, wobei der kombinierte Algorithmus in der Lage ist, schnellen Störgeräuschfluktuationen rasch zu folgen. Das ist 4 dargestellte Signalflussdiagramm entspricht im Wesentlichen dem von 3. Daher wird auf die Beschreibung von 3 Bezug genommen. Eine Codebuch-basierte Störgeräuschschätzung wird mithilfe einer Maximum-Operation in einer zweiten Vergleichereinheit 27 (Logikeinrichtung) unmittelbar hinter der Vergleichereinheit 17 mit der Minimum-Operation in die Schätzvorrichtung integriert. Die Vergleichseinheit 27 erhält eine Codebuch-Schätzung ŜnnCB von einer in 4 nicht näher dargestellten Codebuch-Schätzeinrichtung. Wenn folglich das tatsächliche Störgeräusch deutlich unterschätzt wird (der Schätzwert des rekursiven Minimum-Tracking-Algorithmus liegt unterhalb demjenigen des Codebuch-basierten Algorithmus), so wird der Codebuch-basierte Schätzwert genommen. Der rekursive Teil des Algorithmus ist dann in der Lage, dem Störgeräusch von einem höheren Pegel aus nachzugehen. Der erfindungsgemäße, kombinierte Algorithmus kann daher auf Änderungen des Störgeräuschpegels genauso schnell reagieren wie Codebuch-Schätzungen.
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5 zeigt dieses Verhalten der kombinierten Schätzung. Die Codebuchschätzung ist mit Kurve 25 dargestellt. Die Schätzung des kombinierten Algorithmus ist mit Kurve 26 wiedergegeben. Verglichen mit der Codebuchschätzung 25 folgt die kombinierte Schätzung 26 der Erhöhung des Störgeräuschpegels mit einer sehr geringen Verzögerung, die auf den Glättungsteil 20, 21, 22 des Algorithmus zurückzuführen ist. Es ist jedoch ersichtlich, dass der kombinierte Algorithmus dem Anstieg des Störgeräuschpegels viel schneller folgt als der rekursive Algorithmus 24 allein. Außerdem kann erkannt werden, dass der erfindungsgemäße, kombinierte Algorithmus eine bessere Schätzung liefert, wenn die Codebuch-basierte Schätzung 25 das tatsächliche Störgeräusch 23 unterschätzt. Im Zeitbereich zwischen 4 und 6 Sekunden nämlich ist die Codebuch-Schätzung 25 deutlich geringer als das tatsächliche Störgeräusch. Da aber der rekursive Teil des Algorithmus dem Störgeräusch folgen kann, liegt die kombinierte Schätzung 26 wesentlich näher an dem realen Störgeräusch als die Codebuch-basierte Schätzung 25 oder die rekursive Schätzung 24 allein.
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In vorteilhafter Weise wird also eine Codebuch-basierte Störgeräuschschätzung mit einer rekursiven Störgeräuschschätzung kombiniert. Die Vorteile jeder einzelnen dieser Schätzungen werden dabei für die Kombination gewonnen, während die Nachteile minimiert werden.
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Die Vorteile der Kombination liegen darin, dass der kombinierte Algorithmus schnellen Störgeräuschfluktuationen wesentlich rascher folgen kann als konventionelle rekursive Störgeräuschschätzer. Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass durch das Einkoppeln des Codebuch-basierten Schätzalgorithmus auf die vorgeschlagene Art und Weise der Schätzer zu einem konventionellen rekursiven Schätzer wird, wenn die Codebuch-basierte Schätzung abgeschaltet beziehungsweise auf Null gesetzt wird. Dies wiederum verbessert die Robustheit des Algorithmus. Ferner liegt ein Vorteil der vorgeschlagenen Kombination darin, dass der Algorithmus dem Störgeräusch weiter folgen kann, wenn der Codebuch-basierte Algorithmus den tatsächlichen Störgeräuschpegel unterschätzt. Der kombinierte Algorithmus kann daher Bereiche überbrücken, in denen die Codebuch-basierte Schätzung entweder das Störgeräusch unterschätzt oder abgeschaltet ist. Außerdem schwankt die Geräuschschätzung wesentlich weniger als die Codebuch-basierte Schätzung allein, was zu einer wesentlich angenehmeren Schallwiedergabe mit verminderten Artefakten führt. Zudem kann der vorgeschlagene Schätzer Störgeräusche handhaben, für die der Codebuch-basierte Algorithmus nicht trainiert wurde. Dies liegt an dem rekursiven Teil des Algorithmus, der von der Codebuch-basierten Schätzung unabhängig ist.
