DE102021004970A1

DE102021004970A1 - Verfahren und Vorrichtung zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges

Info

Publication number: DE102021004970A1
Application number: DE102021004970.5A
Authority: DE
Inventors: Alexander Hanuschkin; Florian Etter
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2021-10-04
Filing date: 2021-10-04
Publication date: 2021-11-18

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges, bei welchem die Sound-Signaturen mittels fahrzeugabhängiger Daten generiert werden. Bei einem Verfahren, welches die Erzeugung von individuellen Sound-Signaturen ermöglicht, die einem festen Soundstil des jeweiligen Fahrzeugtyps ähneln, werden während der Fahrt des Fahrzeuges individuelle, auf den Fahrzeugnutzer und/oder für eine Nutzung des Fahrzeuges charakteristische Merkmalswerte ermittelt und analysiert, wobei aus den individuellen Merkmalswerten und einem vorgegebenen Soundstil mittels eines Modells des maschinellen Lernens die Sound-Signaturen synthetisch erzeugt werden und durch Training des Modells die synthetisch erzeugten Sound-Signaturen an den vorgegebenen Soundstil angepasst werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges, bei welchem die Sound-Signaturen mittels fahrzeugabhängiger Daten generiert werden sowie eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Es ist bekannt, feste Sound-Signaturen in Fahrzeugen zu installieren, um diese als Erkennungszeichen des jeweiligen Fahrzeugtyps zu nutzen.
Die DE 10 2020 108 325 A1 offenbart ein Verfahren zur Modellierung eines von einem elektrisch angetriebenen Fahrzeug an eine Umgebung ausgegebenen akustischen Signals, bei welchem das akustische Signal in einem Signalisierungsmodus ausgegeben wird. Damit das akustische Signal von allen Passanten in der Umgebung zuverlässig wahrgenommen werden kann, wird das akustische Signal durch einen synthetischen Dopplereffekt in Abhängigkeit einer Relativposition des Fahrzeuges zu einem Passanten erzeugt.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges anzugeben, welche die Erzeugung von individuellen Sound-Signaturen ermöglichen, die einem festen Soundstil des jeweiligen Fahrzeugtyps ähneln.
Die Erfindung ergibt sich aus den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche. Weitere Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, sowie der Erläuterung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, die in den Figuren dargestellt sind.
Die Aufgabe wird mit dem Gegenstand des Patentanspruchs 1 gelöst.
Bei dem Eingangs erläuterte Verfahren werden während der Fahrt des Fahrzeuges individuelle, auf den Fahrzeugnutzer und/oder für eine Nutzung des Fahrzeuges und/oder das Fahrzeug charakteristische Merkmalswerte ermittelt und analysiert, wobei aus den individuellen Merkmalswerten und einem vorgegebenen Soundstil mittels eines Modells des maschinellen Lernens die Sound-Signaturen synthetisch erzeugt werden und durch anschließenden Training des Modells die synthetisch erzeugten Sound-Signaturen an den vorgegebenen Soundstil angepasst werden. Hiermit wird jedem Nutzer des Fahrzeuges ein individueller Signatursound zugeordnet. Durch die Individualisierung wird nicht nur das Kundenerlebnis und das Wohlbefinden des Nutzers des Fahrzeuges gesteigert, sondern auch eine emotionale Bindung zwischen dem Nutzer und dem Fahrzeug hergestellt, da die synthetisch erzeugten Sound-Signaturen dem vorgegebenen, als Marke erkannten Soundstil des Fahrzeugtyps nahekommen. Diese Individualisierung wird durch Analyse des Fahrstils/ des Fahrverhaltens/ des Fahrkönnens des Fahrers des Fahrzeuges ermöglicht, die als individuelle Merkmalswerte in die Erzeugung der Sound-Signatur eingehen. Als weitere Datenquellen für individuelle Merkmale können die das Fahrzeug charakterisierende Merkmale, wie Farbe, Modell, Motorgröße u.ä, herangezogen werden.
Vorteilhafterweise werden die individuellen Merkmalswerte gewichtet. Durch die gewichtete Nutzung der individuellen Merkmalswerte kann eine Priorisierung hervorzuhebender Merkmalswerte nach Wunsch des Fahrzeugnutzers einfach vorgenommen werden.
In einer Ausgestaltung werden die individuellen Merkmalswerte als Initialwerte für das Training des Modells mit Methoden des maschinellen Lernens genutzt, wobei die so erzeugte synthetische Sound-Signatur mit manuell erzeugten, den vorgegebenen Soundstil wiederspiegelnde Sounds verglichen wird und bei einer Abweichung der synthetischen Sound-Signatur von dem manuell vorgegebenen Sound ein Training des Modells mittels maschinellen Lernen fortgesetzt wird. Das Training erfolgt so lange, bis die der Soundstil, der synthetisch erzeugten Sound-Signatur und der manuell vorgegebene Soundstil nicht mehr zu unterscheiden sind.
In einer Variante werden die individuellen Merkmalswerte zum Training des Modells mit Methoden des maschinellen Lernens zur Erzeugung der Sound-Signatur verwendet, wobei gleichzeitig aus der generierten Sound-Signatur die individuellen Merkmalswerte abgeleitet werden können. Das neuronale Netzwerk, welches zum maschinellen Lernen genutzt wird, wird so lange trainiert, bis es aus der generierten Sound-Signatur, die Merkmalswerte wieder abgeleitet werden können. Somit sind die erzeugten Sound-Signaturen nicht nur identisch, d.h. merkmalsabhängig, sondern darüber hinaus charakteristisch für die Merkmalswerte. Die erzeugten Sound-Signaturen auf Basis ähnlicher Merkmalswerte sind ähnlicher als Sound-Signaturen auf Basis unterschiedlicher Merkmalswerte. Beispielsweise sind die Sound-Signaturen bei ähnlichen Fahrstilmerkmalen ähnlich, wodurch sich Nutzer mit ähnlichem Fahrstil durch ähnliche Sound-Signaturen erkennen können.
In einer Ausführungsform wird die synthetisch generierte Sound-Signatur kontinuierlich an ein sich zeitlich änderndes Fahrverhalten durch eine kontinuierliche Erfassung der individuellen Merkmalswerte des Nutzers des Fahrzeuges angepasst. Somit ändert sich die generierte synthetische Sound-Signatur kontinuierlich mit der Änderung des Fahrverhaltens des Nutzers.
In einer weiteren Ausgestaltung wird die synthetisch generierte Sound-Signatur als Begrüßungssignal des Nutzers beim Einstieg in das Fahrzeug genutzt. Dadurch wird die emotionale Bindung des Nutzers zum Fahrzeug verstärkt.
In einer Alternative wird die synthetisch generierte Sound-Signatur als Erkennungssignal beim Empfang eines Anrufes im Fahrzeug genutzt. Somit kann der Anrufempfänger bereits am Anrufsignal erkennen, von wem er angerufen wird.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges, umfassend ein Steuergerät zur Erzeugung der Sound-Signaturen auf der Grundlage fahrzeugabhängiger Daten. Bei einer Vorrichtung, welche die Erzeugung von individuellen Sound-Signaturen ermöglicht, die einem festen Soundstil des jeweiligen Fahrzeugtyps ähneln, ist das Steuergerät zur Erzeugung individueller, auf den Fahrzeugnutzer und/oder für eine Nutzung des Fahrzeuges charakteristische Merkmalswerte mit Fahrzeugsensoren verbunden und speist ein, ein Modell des maschinelles Lernens trainierendes Generator-Netzwerk, das aus den individuellen Merkmalswerten eine synthetische Sound -Signatur generiert, wobei das Generator-Netzwerk mit einem Unterscheider-Netzwerk zur Ermittlung von Abweichungen zwischen dem Sound-Stil der synthetisch erzeugten Sound-Signatur und einem vorgegebenen Sound-Stil gekoppelt ist, wobei die ermittelten Abweichungen zum Training des Generator-Netzwerkes und/oder des Unterscheider-Netzwerkes nutzbar sind.
Es ist von Vorteil, wenn das Steuergerät Bestandteil des Fahrzeuges ist oder in einem fahrzeugexternen Rechenzentrum ausgebildet ist. Während bei der Anwendung in einem Fahrzeug individuelle Merkmalswerte eines Nutzers ausgewertet werden und zu Generierung einer individuellen Sound-Signatur des Fahrzeuges verwendet werden, ermöglicht das fahrzeugexterne Rechenzentrum eine Verarbeitung individuelle Merkmalswerte verschiedener Fahrzeuge.
In einer weiteren Variante sind die individuellen Merkmalswerte im fahrzeugexternen Rechenzentrum aus Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte generierbar und die synthetisch ermittelten Sound-Signaturen an die Fahrzeuge der Fahrzeugflotte oder einer Teilmenge der Fahrzeugflotte ausgebbar. Dadurch können die synthetisch generierten Sound-Signaturen als Flottensignatur verwendet werden.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der - gegebenenfalls unter Bezug auf die Zeichnung - zumindest ein Ausführungsbeispiel im Einzelnen beschrieben ist. Beschriebene und/oder bildlich dargestellte Merkmale können für sich oder in beliebiger, sinnvoller Kombination den Gegenstand der Erfindung bilden, gegebenenfalls auch unabhängig von den Ansprüchen, und können insbesondere zusätzlich auch Gegenstand einer oder mehrerer separater Anmeldung/en sein. Gleiche, ähnliche und/oder funktionsgleiche Teile sind mit gleichen Bezugszeichen versehen.
Es zeigen:

1 ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
2 ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
3 ein Ausführungsbeispiel einer Soundgeneration im Fahrzeug.

In 1 und 2 sind Ausführungsbeispiele der erfindungsgemäßen Vorrichtung gezeigt, wobei die als Steuergerät 3 ausgebildete Vorrichtung 1 gemäß 1 in einem Fahrzeug 5 angeordnet ist. In 2 ist die Vorrichtung 1 in einem als Cloud ausgebildeten Rechenzentrum 7 positioniert, welches drahtlos mit einer Sende-/Empfangseinheit 9 des Fahrzeuges 5 verbunden ist.
In beiden Fällen werden Signale von Fahrzeugsensoren 11, die ein Fahrerverhalten bzw. ein Fahrzeugverhalten während der Fahrt des Fahrzeuges 5 wiedergeben, an das Steuergerät 3 des Fahrzeuges 5 oder des Rechenzentrums 7 ausgegeben. Da die Vorrichtung 1 im Fahrzeug und im Rechenzentrum 7 einen identischen Aufbau aufweist, soll dieser im Weiteren nur am Fahrzeug 5 erläutert werden. Das Steuergerät 3 ermittelt dabei aus den von den Fahrzeugsensoren 11 empfangenen Signalen individuelle Merkmalswerte, die das Fahrverhalten des Fahrzeuges 5 und/oder den Fahrstil des Nutzers charakterisieren. Diese individuellen Merkmalswerte werden mit Hilfe eines festen dem Fahrzeug 5 zugeordneten Zufallszahlenvektor 13 gewichtet und als individuelle Eingangswerte einem mit Methoden des Maschinellen Lernens zu trainierenden Generator-Netzwerk 15 zugeführt, der eine synthetische Sound-Signatur 27 durch den Sound-Geber erzeugt. Die synthetisch generierte Sound-Signatur wird an ein Unterscheider-Netzwerk 17 weitergeleitet, welcher von einem Soundbeispielgeber 19 manuell erzeugte Sounds empfängt, welche einem Soundstil eines Fahrzeugtyps widerspiegeln. Stellt das Unterscheider-Netzwerk 17 einen Unterschied zwischen dem synthetisch erzeugten Sound-Signatur und den manuell erzeugten Sounds fest, wird der Unterschied genutzt, um das Generator- Netzwerk 15 und/oder das Unterscheider-Netzwerk 17 so lange weiter zu trainieren, bis Sound-Signatur und manuell erzeugte Sounds ununterscheidbar sind.
In vergleichbarer Art und Weise erfolgt die Generierung der synthetischen Sound-Signatur im Rechenzentrum 7. Allerdings werden hier aus einer Fahrzeugflotte gewonnene individuelle Merkmalswerte und Zufallswerte zur Wichtung der Merkmalswerte zum Training des Generator-Netzwerkes 15 bzw. des Unterscheider-Netzwerkes 17 im Rechenzentrum 7 genutzt, wobei das angelernte Generator -Netzwerk 15 an die Fahrzeuge 29 der Flotte verteilt werden. Es ist von Vorteil, wenn ein Generator-Netzwerk 15 bereits während der Entwicklungsphase vortrainiert ist.
In einer weiteren Ausprägung wird zusätzlich zu dem Training des Generator-Netzwerkes 15 bzw. des Unterscheider-Netzwerkes 17 das Ziel installiert, dass aus dem erzeugten synthetischen Sound-Signaturen die verwendeten individuellen Merkmalswerte wieder identifiziert werden können. D.h. das Generator-Netzwerk 15 wird zusätzlich trainiert Sound-Signaturen und Soundklassen zu erzeugen und gleichzeitig aus dem generierten Sound die Merkmalswerte abzuleiten. Dies kann durch eine Regression auf die individuellen Merkmalswerte auf Basis des erzeugten Sounds erfolgen.
Wird die Sound-Signatur nach der zuvor beschriebenen Ausprägung erzeugt, kann diese kontinuierlich an ein sich zeitlich änderndes Fahrverhalten angepasst werden. Somit ändert sich die generierte Sound-Signatur mit der Änderung des Fahrverhaltens, wobei die Änderungsrate variabel gewählt werden kann, indem beispielsweise zeitliche Änderungen genutzt werden. So kann sich die Sound-Signatur nach der Fahrt auf einer Rennstrecke ändern, wenn sich Abweichungen des Fahrverhaltens zum bisherigen beobachteten Fahrverhalten zeigen.
Die Nutzung individueller Sound-Signaturen ist vielfältig. Beispielsweise können individuelle Sound-Signaturen beim Einstieg in das Fahrzeug 3 abgespielt werden, da sich diese individualisierte Begrüßung an sein vorheriges Fahrverhalten anpassen kann. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, dass individuelle Sound-Signaturen als Erkennungssignal bei Anrufen per Videochat, Autotelefon oder Handy, z. B. zwischen Fahrzeugen, desselben Herstellers verwendet werden.
Die beschriebene Lösung ist aber nicht auf eine Sounderzeugung beschränkt, sondern kann auch zum erzeugen individuell signierter Bilder, wie als Hintergrundbild in einer Head Unit des Fahrzeuges oder einer Fahrzeugapp, genutzt werden. Diese können wie der Sound auf Basis von individuellen Bedien- Kunden-, Fahrzeug-, Emotions-, Umgebungs-, Fahrsituations-, Zeit und Orts-, und/oder Wetterdaten, vorteilhafterweise in Echtzeit, im Fahrzeug erzeugt werden.
Werden nun, wie in 3 gezeigt, die individuellen Merkmalswerte von dem Steuergerät 3 und ein dem Fahrzeug 5 fest zugeordnete Zufallszahlenvektor als Initialwerte einem bereits trainierten Generator-Netzwerk 21 zugeführt, generiert dieser im Soundgenerator die individuelle synthetisch erzeugte Sound-Signatur 23, die mittels des Lautsprechers 25 abgespielt wird. Zusätzlich zu den Merkmalswerten kann eine Gruppe von dem Fahrzeug eindeutig zugeordneten Zufallswerten bestimmt und während der Generation benutzt werden.
Bezugszeichenliste

1: Vorrichtung
3: Steuergerät
5: Fahrzeug
7: Rechenzentrum
9: Sende-/Empfangseinheit
11: Fahrzeugsensor
13: Zufallszahlenvektor
15: Generator-Netzwerk
17: Unterscheider-Netzwerk
19: Soundbeispielgeber
21: trainiertes Generator-Netzwerk
23: erzeugte individuelle Sound-Signatur
25: Lautsprecher
27: erzeugter Sound
29: Fahrzeug einer Fahrzeugflotte

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102020108325 A1 [0003]

Claims

Verfahren zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges, bei welchem die Sound-Signaturen mittels fahrzeugabhängiger Daten generiert werden, dadurch gekennzeichnet, dass während der Fahrt des Fahrzeuges individuelle, auf den Fahrzeugnutzer und/oder für eine Nutzung des Fahrzeuges und/oder das Fahrzeug charakteristische Merkmalswerte ermittelt und analysiert werden, wobei aus den individuellen Merkmalswerten und einem vorgegebenen Soundstil mittels eines Modells des maschinellen Lernens die Sound-Signaturen synthetisch erzeugt werden und durch Training des Modells die synthetisch erzeugten Sound-Signaturen an den vorgegebenen Soundstil angepasst werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die individuellen Merkmalswerte gewichtet werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die individuellen Merkmalswerte als Initialwerte für das Training des Modells zum maschinellen Lernen genutzt werden, wobei die so erzeugte synthetische Sound-Signatur mit manuell erzeugten, den vorgegebenen Soundstil wiederspiegelnde Sounds verglichen wird und bei einer Abweichung der synthetischen Sound-Signatur von dem manuell eingegebenen Sound ein Training des Modells mittels maschinellen Lernens fortgesetzt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die individuellen Merkmalswerte zum Training des Modells mittels maschinellen Lernens zur Erzeugung der Sound-Signatur werden, wobei gleichzeitig aus der generierten Sound-Signatur die individuellen Merkmalswerte abgeleitet werden können.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die synthetisch generierte Sound-Signatur kontinuierlich an ein sich zeitlich änderndes Fahrverhalten durch eine kontinuierliche Erfassung der individuellen Merkmalswerte des Nutzers des Fahrzeuges angepasst wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die synthetisch generierte Sound-Signatur als Begrüßungssignal des Nutzers beim Einstieg in das Fahrzeug genutzt wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die synthetisch generierte Soundstruktur als Erkennungssignal beim Empfang eines Anrufes im Fahrzeug genutzt wird.
Vorrichtung zur individuellen Erzeugung von Sound-Signaturen eines Fahrzeuges, umfassend ein Steuergerät (3) zur Erzeugung der Sound-Signaturen auf der Grundlage fahrzeugabhängiger Daten, dadurch gekennzeichnet, dass das Steuergerät (3) zur Erzeugung individueller, auf den Fahrzeugnutzer und/oder für eine Nutzung des Fahrzeuges (5) charakteristische Merkmalswerte mit Fahrzeugsensoren (11) verbunden ist und ein, ein Modell mittels maschinelles Lernen trainierendes Generator-Netzwerk (15) speist, das aus den individuellen Merkmalswerten eine synthetische Sound-Signatur generiert, wobei das Generator-Netzwerk (15) mit einem Unterscheider-Netzwerk (17) zur Ermittlung von Abweichungen zwischen der synthetisch erzeugten Sound-Signatur und einem vorgegebenen Sound-Stil gekoppelt ist, wobei die ermittelten Abweichungen zum Training des Generator-Netzwerkes (15) und/oder des Unterscheider-Netzwerkes (17) nutzbar sind.
Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Steuergerät (3) Bestandteil des Fahrzeuges (5) ist oder in einem fahrzeugexternen Rechenzentrum (7) ausgebildet ist.
Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die individuellen Merkmalswerte im fahrzeugexternen Rechenzentrum (7) aus Fahrzeugen (29) einer Fahrzeugflotte generierbar und die synthetisch ermittelten Sound-Signaturen an die Fahrzeuge (29) der Fahrzeugflotte ausgebbar sind.