WO2004083884A2

WO2004083884A2 - Verfahren und vorrichtung zum entmischen akustischer signale

Info

Publication number: WO2004083884A2
Application number: PCT/DE2004/000450
Authority: WO
Inventors: Dorothea Kolossa; Wolf Baumann; Reinhold Orglmeister
Original assignee: Technische Universität Berlin
Priority date: 2003-03-18
Filing date: 2004-03-08
Publication date: 2004-09-30
Also published as: WO2004083884A3; DE10312065B4; DE10312065A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Entmischen von akustischen Signalen. Bei dem werden mit Hilfe von wenigstens zwei akustischen Sensoren M1 und M2 mindestens zwei zeitabhängige akustische Mischsignale x1(t) und x2(t) erfaßt, die jeweils gemischte Signalanteile zeitabhängiger akustischer Quellsignale sl(t) und s2(t) von akustischen Signalquellen Q1 und Q2 umfassen. Die akustischen Mischsignale xl(t) und x2(t) werden zum Bilden von frequenzabhängigen Mischsignalen X1(ω) und X2(ω) mit Hilfe einer Verarbeitungseinrichtung in den Frequenzbereich transformiert werden. Mit Hilfe der Verarbeitungseinrichtung werden die frequenzabhängigen Mischsignale X1(ω) und X2(ω) mittels einer im Frequenzbereich ausgeführten Null-Beamforming-Analyse auf Basis eines Delay-and-Sum Verfahrens analysiert, um entmischte frequenzabhängige Ausgangssignale Yl(ω) und Y2(ω) zu bilden, die anschließend in entmischte zeitabhängige Ausgangssignale yl(t) und y2(t) transformiert werden, wobei Einfallswinkel φ1 und φ2 der aus den zeitabhängigen akustischen Mischsignalen xl(t) und x2(t) abgeleiteten, frequenzabhängigen Mischsignale X1(ω) bzw. X2(ω) bei der Null-Beamforming-Analyse auf Basis des Delay-and-Sum-Verfahrens als frequenzabhängige Einfallswinkel (φ1(ωk) und (φ2(ωk) für mehrere Frequenzbänder ωk (k = 1, 2, ...) optimiert werden.

Description

Verfahren und Vorrichtung zum Entmischen akustischer Signale

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Entmischen akustischer Signale.

Das Entmischen akustischer Signale ist eine Aufgabenstellung in verschiedenen technischen Bereichen. Das grundlegende Problem besteht darin, daß sich in einer realen Umgebung stets akustische Signale von verschiedenen Geräuschquellen zu einem sonoren Umfeld überlagern. Akustische Sensoren nehmen in einem solchen Fall stets nur Superpositionen der verschiedenen akustischen Signale auf. Es besteht dann das Problem, die verschiedenen miteinander überlagerten akustischen Einzelsignale zu entmischen bzw. zu trennen.

Eine derartige Aufgabenstellung stellt sich beispielsweise in Verbindung mit einer Sprachsteuerung von Steuerungselementen. Die Steuerungselemente können zum Beispiel in einem Kraftfalirzeug angeordnet sein. Eine Sprachsteuerung kann dann beispielsweise für die Bedienung eines Audiosystems, eines elektronischen Orientierungssystems oder einer Mobil- ftink-Telefoneinrichtung in dem Kraftfahrzeug vorgesehen sein. Bei einer solchen Sprachsteuerung ist es wichtig, daß für den Fall von gleichzeitig sprechenden Kraftfahrzeuginsassen nur das Sprachsignal der Bedienperson an das Spracherkennungssystem weitergegeben wird, um Fehlbedienungen auszuschließen. Da die Insassen des Kraftfahrzeugs im allgemeinen keine Ansteckmikrofone benutzen, was die Zuordbarkeit des Sprachsignals der Bedienperson erleichtern würde, müssen die Sprachsignale der Insassen des Fahrzeugs getrennt werden. In ähnlicher Weise gestaltete Aufgabenstellungen bestehen jedoch nicht nur in Kraftfahrzeugen, sondern sind von allgemeiner Art bei Anwendungen, in denen ein akustisches Signal aus einer Superposition von mehreren akustischen Signalen heraus zu filtern ist.

Zum Trennen/Entmischen der akustischen Signale können unterschiedliche Verfahren herangezogen werden. Als ein mögliches Verfahren ist das sogenannte Beamforming bekannt (K. Haddad et. al.: Capabilities of a beamforming technique for acoustic measurements inside a moving car, The 2002 Interntional Congress and Exposition on Noise Control Engineering, Dearborn, MI, USA, 19.-21. August 2002). Beim Beamforming gemäß dem bekannten Verfahren werden mehrere Mikrofone zu einer Mikrofonanordnung zusammengeschaltet. Eine auf die Mikrofonanordnung einfallende Schallwelle erzeugt richtungsabhängige Phasendiffe- renzen zwischen den erfaßten Sensorsignalen an den mehreren Mikrofonen. Mit Hilfe der Phasendifferenz kann eine räumliche Filterung vorgenommen werden. Als ein Form des Beamforming wird die Delay-and-Sum- Analyse genannt.

Eine weitere Möglichkeit zum Trennen akustischer Signale bildet die sogenannte blinde Quellentrennung (BSS - „Blind Source Separation"). Bei diesem statistischen Verfahren werden die in den erfaßten Mikrofonsignalen unterschiedlichen Mischungsverhältnisse der einzelnen Geräuschquellen verwendet, um unter Annahme der gegenseitigen statistischen Unabhängigkeit der Geräuschquellen den Mischprozeß der akustischen Signale zu invertieren. Das Problem der blinden Quellentrennung kann mit Hilfe eines ICA- Verfahrens (ICA - „In- dependent Component Analysis") gelöst werden. Die IC- Analyse findet hierbei statistisch möglichst unabhängige akustische Komponenten aus der Superposition der akustischen Signale.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren und eine verbesserte Vorrichtung zum Entmischen akustischer Signale anzugeben, bei denen die Störanfälligkeit und der Ein- fluß ungewünschter Nebengeräusche beim Entmischen akustischer Signale vermindert ist.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren nach dem unabhängigen Anspruch 1 und eine Vorrichtung nach dem unabhängigen Anspruch 8 gelöst.

Die Erfindung umfaßt den Gedanken, zum Entmischen von akustischen Signalen ein im Frequenzbereich ausgeführtes Null-Beamforming auf Basis eines Delay-and-Sum- Verfahrens zu nutzen, wobei die Emfallswinlcel der akustischen Signale auf die akustischen Sensoren als frequenzabhängige Größen verwendet werden. Auf diese Weise wird ein frequenzabhängiges Beamforming ausgeführt. Im Vergleich zu herkömmlichen Beamforming- Verfahren besteht der Vorteil darin, daß nur so viele Mikrofone benutzt werden müssen, wie Geräuschquellen vorhanden sind. Von besonderem Vorteil im Vergleich zu bekannten Methoden der ICA- basierten blinden Quellentrennung ist, daß eine eindeutige Zuordnung der Ausgangssignale zu den einzelnen Geräuschquellen möglich ist und des weiteren, daß pro Frequenzband nur m reellwertige Parameter bestimmt werden müssen, wobei m der Anzahl der verwendeten Mikrofone entspricht. Mit Hilfe der Erfindung können akustische Signale von mehreren Geräuschquellen getrennt und die entmischten Signale den mehreren Geräuschquellen jeweils eindeutig zugeordnet werden, wobei es sich um beliebige Geräuschquellen handeln kann, die bei verschiedensten technischen Anwendungen auftreten.

Die Erfindung wird im folgenden anhand eines Ausführungsbeispiels unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher erläutert. Hierbei zeigen:

Figur 1 eine Anordnung mit zwei Mikrofonen und zwei Geräuschquellen; und

Figur 2 eine schematische Darstellung zur Erläuterung des Verfahrens zum Entmischen akustischer Signale.

Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung mit zwei Mikrofonen Mi und M , die in einem Abstand d angeordnet sind. Der Abstand d beträgt vorzugsweise nur einige Zentimeter, sollte jedoch nicht größer als etwa 1 m sein. Um den Einfluß von Mehrdeutigkeiten bei der räumlichen Abtastung zu vermindern, kann der Abstand d zweckmäßig so gewählt werden, daß der Abstand d etwa der halben Wellenlänge der maximalen Frequenz der akustischen Signale von den zu berücksichtigenden Geräuschquellen entspricht. Die folgende Beschreibung des Ausfuhrungsbeispiels erfolgt unter Bezugnahme auf die in Figur dargestellte Anordnung mit den beidem Mikrofonen Mi und M₂. Zum Erfassen akustischer Signale können jedoch beliebige geeignete Sensoreinrichtungen zum Messen akustischer Signale genutzt werden, die der Fachmann in Abhängigkeit von einer gewünschten Meßwerterfassung unter den jeweiligen Umgebungsbedingungen des Anwendungsfalls auswählen kann. Zur Vereinfachung der Darstellung wurde zur Erläuterung des Ausführungsbeispiels eine Anordnung mit zwei Mikrofonen Mi. und M gewählt. Das Verfahren kann ohne weiteres auch für Anordnungen mit mehr Mikrofonen erweitert werden.

Mit Hilfe der beiden Mikrofone Mi und M₂ werden akustische Signale von zwei Ge- räuschquellen Qi und Q₂ empfangen, bei denen es sich um beliebige Geräuschquellen handeln kann, die einem Anwendungsfall akustische Signale abgeben, die sich überlagern. Das im folgenden erläuterte Verfahren ist jedoch nicht auf Anordnungen mit zwei Geräuschquellen beschränkt, sondern kann ohne weiteres vom Fachmann auch für Anwendungsfälle mit mehr als zwei Geräuschquellen ausgeführt werden. Aufgrund der gleichzeitigen Abgabe akusti- scher Signale durch die beiden Geräuschquellen Qi und Q₂ werden von den Mikrofonen Mi und M₂ jeweils Superpositionen der von den Geräuschquellen Qi, Q₂ abgegebenen akustischen Signale empfangen. Die in Figur 1 schematisch dargestellte Anordnung der Mikrofone Mi, M , die als akustische Sensoreinrichtungen dienen, und der beiden Geräuschquellen Qi, Q entspricht, ohne hierauf beschränkt zu sein, zum Beispiel einer Situation in einem Kraftfahrzeug, bei dem die beiden Mikrofone Mi, M im Frontbereich des Fahrzeugs Beifahrer, beispielsweise integriert in einen Innenrückspiegel, vor dem Fahrer und dem angeordnet sind. Der Fahrer und der Beifahrer oder auch der Fahrer und das Fahrgeräusch im Kraftfahrzeug entsprechen dann den beiden Geräuschquellen Q_ls Q₂. Vergleichbare reale Bedingungen be- stehen in verschiedensten Anwendungsbereichen grundsätzlich immer dann, wenn sich die von Geräuschquellen abgegebenen akustischen Signale aufgrund von Umgebungsbedingungen überlagern.

Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung, bei der den beiden Mikrofonen Mi und M₂ jeweils ein Verstärker 10, 20 und ein Analog-Digital-Wandler 30, 40 nachgeschaltet ist. Sind beide Sprecher gleichzeitig aktiv, überlagern sich die Sprachsignale an beiden Mikrofonen Mi und M₂, im Signal x_x (t) von Mikrofon 1 ist sowohl Sprachsignal s_x (t) als auch Sprachsignal s₂ (t) mit jeweils unbekanntem Anteil enthalten. Die an den beiden Mikrofonen Mi, M₂ gemessenen akustischen Signale x_t(t) und x₂(t) ergeben sich als Überlagerung von gefilterten Versionen der originalen Sprachsignale. Die Filterung erfolgt jeweils mit der Impulsantwort zwischen Geräuschquelle (Sprecher) Qi, Q₂ und Mikrofon Mi, M₂ und wird mathematisch durch das Symbol "*" beschrieben. Daraus folgt für die Mikrofonsignale:

x₁ (t) = h_u * s_l (i) + h₁₂ * s₂ (t)

(1) ₂ ( = ^ι * s_i (t) + h₇₂ * ^sι (t)

Um die Quellsignale wieder zu rekonstruieren, ist es nötig, geeignete Entmischungsfilter zu finden. Probleme dieser Art werden vorzugsweise im Frequenzbereich betrachtet, da sich dann die Filterung mit der Impulsantwort auf eine Multiplikation mit der entsprechenden Übertragungsfunlction reduziert. Für die gemessenen akustischen Signale x,(t) und x₂(t) ergibt sich folgende Darstellung im Frequenzbereich: X_x(ώ) = H_n(ω) ^■ S^ω) + H_n(ω) ^■ S₂(ω) X₂(ω) = H₂₁(ω) - S₁(ω) + H₂₂(ω) - S₂(ω)

Die Transformation in den Frequenzbereich erfolgt mit Hilfe der diskreten Kurzzeit- Fouriertranfoπnation (STFT), beispielsweise mit Hilfe von Standard-Parametern (FFT-Länge = 512, Fensterlänge = FFT-Länge, Overlap = 3/4-Fensterlänge, Hanning-Fensterfünktion). Nach Durchlaufen des Algorithmus werden entmischte frequenzabhängige Ausgangssignale Y_l (ω) und Y₂ (ω) wieder in den Zeitbereich zurücktransfomiiert und überlappend aufaddiert.

Ausgehend von diesen Überlegungen wird im folgenden die Trem ung/Entmischung der beiden Sprachsignale erläutert werden. Das Verfahren beruht auf einer im Gegensatz zu den Gleichungen (1) und (2) etwas vereinfachten Darstellung der Mischung. Vernachlässigt man die in den Übertragungsfunktionen H_n(ω) bis H₂₂(ω) auftretenden Dämpfungsfaktoren und betrachtet ein Delay-and-Sum-Beamforming Model, würden sich die Mikrofonsignale aus zeitverzögerten Versionen der einzelnen Sprachsignale zusammensetzen:

X_χ(t) = Ä. ( + s₂(t)

(3) x₂(t) = s₁(t - τ_l) + s₂(t - τ₂)

Hierbei werden nur relative Verzögerungen betrachtet, also eine Zeitverzögerung von Null am Mikrofon Mi angenommen, n Frequenzbereich entspricht die Verzögerung einer Multiplikation mit einem Phasenfaktor, so daß die Überlagerung wie folgt dargestellt werden kann:

X_l(ω) = S_l(ω) + S₂(ω)

(4)

X₂(^ω) = ^eι (<Pι ,ω) - S_l (ω) + e₂ (φ₂ ,ω) - S₂(ω)

wobei blickrichtungsabhängige Phasenfaktoren e φ ,ώ) und e₂(φ₂,ω) wie folgt definiert sind:

-ilπf-ύn(φ^ω)) e. (φ, , ω) = e ^c ' ' _d (5)

-i2πf-sm(φ₂(ώ» e₂ (<p₂,ω) = e ^c

In Matrixschreibweise ergibt sich hieraus: X(ω) = A(ω) -S(ω) , (6)

mit der Mischungsmatrix

Im Unterschied zum üblichen Delay-and-Sum-Beamforming wird eine frequenzabhangige Betrachtung durchgeführt, so daß die Einfallswinkel φ_λ und φ₂ für verschiedene Frequenzen als nicht konstant angenommen werden, was einer realen Umgebung, beispielsweise in einem Fahrzeug, entspricht, da durch die Übertraguiigsftinktion zwischen Sprecher und Mikrofon zusätzliche Phasendrehungen auf die Signale wirken. Diese zusätzlichen Phasendrehungen sind jedoch unbekannt, so daß lediglich von einer ungefähren Einfallsrichtung ausgegangen werden kann, die sich von Frequenzband zu Frequenzband ändert. Aus diesem Grund wird das Verfahren frequenzvariiert implementiert, d.h. die Blickrichtungen φ und φ₂ werden für jedes Frequenzband Cü_k (k = 2 bis NFFT/2) separat angepaßt.

Insbesondere für tiefe Frequenzbereiche können je nach Umgebungsbedingungen anwen- dungsfallabhängig Phasendrehungen auftreten, die größer als die mit Hilfe des Beamforming- Konzepts nach Gleichung (5) erfaßbaren Phasendrehungen sind. In diesem Fall kann eine zusätzliche Skalierungsfunktion λ(ω) in den Exponenten der beiden Terme in Gleichung (5) zu einer Verbesserung des Verfahrens fuhren.

Für jede Frequenz wird gefordert, daß im entmischten frequenzabhängigen Ausgangssignal 7_j(cy) der Anteil von Sprecher 2 (Geräuschquelle Qi) gleich Null und der Anteil von Spre- eher 1 (Geräuschquelle Qi) gleich Eins ist. Für das entmischte frequenzabhangige Ausgangssignal Y₂{ω) gilt dementsprechend, daß der Anteil von Sprecher 1 gleich Null und der Anteil von Sprecher 2 gleich Eins ist. Diese Bedingung kann durch die Bildung der Inversen der Mischungsmatrix aus Gleichung (7) realisiert werden. In jedem Frequenzband gibt es also eine folgendermaßen definierte Entmischungsmatrix:

wobei die Phasenfaktoren e_x und e₂ gemäß Gleichung (5) definiert sind. Die Ausgangssignale ergeben sich aus Multiplikation der Entmischungsmatrix mit den Mikrofonsignalen.

Y(ω) = W(ω)-X(ω) (9)

Für die einzelnen Ausgangssignale in jedem Frequenzband ergibt sich:

— e.

Y_x{ω) X_χ(θ)) +- •X₂{ώ) e β₂

(10)

Y₂(ω) = —^ — X_x(ω) + —-X₂(ω) β_x e₂ e_x e₂

Damit ergibt sich eine wie in Figur 2 gezeigte Anordnung von zwei parallelen frequenzvari- anten Delay and Sum Beamformern, die auch als Anordnung von zwei parallelen Filter and Sum Beamformeπi, deren Filter beide eine Allpaßcharakteristik aufweisen, interpretiert werden kann.

Die Entmischungsfilter, also die Elemente der Entmischungsmatrix, hängen in jedem Frequenzband ausschließlich von den beiden Blickrichtungen φ {ω) und φ₂(ω) ab. Die Optimierung dieser beiden Richtungen erfolgt mit Hilfe einer ICA-Analyse (ICA - „ Independent Component Analysis"). Hierbei ist stets gewährleistet, daß die Richtung minimaler Dämpfung des ersten Sprachsignales die Ausnullungsrichtung des zweiten Sprachsignales ist. Glei- ches gilt umgekehrt für das zweite Sprachsignal, dessen Blickrichtung gleichzeitig die Ausnullungsrichtung des ersten Sprachsignals ist.

Für den Einsatz im Kfz ist es günstig, tieffrequente Störungen gleich mit herauszufiltern. Zu diesem Zweck wird in der Entmischungsmatrix ein blickrichtungs- und frequenzabhängiger Dämpfungsfaktor \ e_l ~ e₂ \ benutzt. Die endgültige Entmischungsmatrix lautet dann:

-e₂ 1 W(yα>) = ^{| eι} _ ^g2 (11) e. — e₂ β_j -1

In jedem Frequenzband werden die beiden Blickrichtungen des Beamformers, φ_x und φ₂ , so angepaßt, daß die beiden Ausgangssignale 7_I(ω)und Y₂{co) des Beamformers (vgl. Figur 2) im statistischen Sinne möglichst unabhängig voneinander sind. Mathematisch betrachtet werden also die Richtungen φ_λ{ω) und φ₂{ω) optimiert, so daß die beiden entmischten f equenzabhängigen Ausgangssignale 7_j(<»)und Y₂(ω) möglichst geringe statistische Abhängigkeiten voneinander besitzen.

Zur Beurteilung der statistischen Abhängigkeit wird als statistisches Maß vierter Ordnung die folgende Kreuzkumulante verwendet:

-γf f

-γ f (12)

Hierbei bilden Y_x' und 7₂ mittelwertbefreite, normierte Versionen der entmischten frequenzabhängigen Ausgangssignale 7₁(ω)und 7₂(_y) :

Die Kostenfunktion J = Cum(Y_x , 7₂ ) wird so optimiert, daß die optimalen φ_x(ώ) und φ₂(ω) folgende Anforderung erfüllen müssen:

φ φ₂ = arg m φ, ,iφn₂ ] J W(φ_x ,φ₂) -X) \ (14)

Die Suche nach den optimalen φ (ω) und φ₂(ω) erfolgt sequentiell für jedes Frequenzband C0_k (mit k=2 bis NFFT/2) mittels eines Gradientenabstiegs. Als Startwert in jedem Frequenzband ω_k dienen die arithmetischen Mittelwerte der bis zu dieser Frequenz gefundenen Blickrichtungen:

Als Suchrichtung dienen die Realteile der partiellen Ableitungen dJ ldφ_x und dJ ldφ₂

Bei der Berechnung der partiellen Ableitungen wurde der komplexe Vorfaktor aus Gleichung (11) weggelassen, was folgender Form der Εntmischungsmatrix entspricht:

Der Vorfaktor beeinflußt nicht den Grad der statistischen Unabhängigkeit, so daß er bei der Optimierung keine Rolle spielt. Für die tatsächliche Entmischung mit den optimierten Blickrichtungen muß er jedoch berücksichtigt werden, da sich andernfalls die Qualität der entmischten Signale deutlich verschlechtert.

Eine einfache Erweiterung des erläuterten Entmischungsverfahrens zur Berücksichtigung der in der Realität auftretenden Dämpfunsfaktoren wird erreicht, wenn die Faktoren e_x und e₂ in Gleichung (5) um einen Betragsanteil erweitert bzw. als komplexe Faktoren mit beliebigem Betrag definiert werden. Dieses bedeutet, daß abweichend vom Beamforming-Modell e_x und e₂ nicht mehr auf dem Einheitskreis in der komplexen Ebene liegen müssen, sondern frei variiert werden können. Wird für die weitere Optimierung die Kostenfunktion aus Gleichung (12) benutzt, ergeben sich die Ableitungen nach den konjugiert komplexen Faktoren, also nach e* und e₂* , wie folgt:

Die bisher gefundenen Blickrichtungen werden als Startwerte benutzt, und anschließend werden in der Nachverarbeitung e_x und e₂ so optimiert, daß der Grad der statistischen Unabhän- gigkeit zwischen den frequenzabhängigen Ausgangssignalen 7₁(c?) und Y₂(ω) ein Minimum erreicht. In dieser Weise kann das Verfahren als Vorverarbeitungsstufe für andere Methoden der blinden Quellentrennung von akustischen Signalen genutzt werden.

Das beschriebene Verfahren zum Entmischen akustischer Signale basiert auf zwei parallelen im Frequenzbereich implementierten Delay-and-Sum-Beamformern (vgl. Figur 2) unter Ver- wendung der Signale der beiden Mikrofone Mi und M . Die Blickrichtungen der beiden Be- amformer werden so definiert, daß die Einfallsrichtung der Geräuschquelle Qi die Aus- löschrichtung für die Geräuschquelle Q₂ ist. Im Unterschied zu üblichen Beamforming- Verfahren sind hierbei die beiden Einfallsrichtungen nicht für alle Frequenzen gleich. Auf diese Weise wird eine Anpassung an reale Umgebungsbedingungen in verschiedensten An- Wendungen erreicht, so daß durch die Raumakustik bedingte zusätzliche Phasendrehungen ausgeglichen werden. Die frequenzabhängige Einstellung der beiden Einfallsrichtungen erfolgt mit Hilfe von Kriterien statistischer Unabhängigkeit. Hierbei wird gemäß der beispielhaften Ausführungsform ein Kriterium vierter Ordnung (Kreuzkumulante) benutzt. Als Maß für statistische Unabhängigkeit können ebenfalls ICA-Kriterien aus der Informations- und Schätztheorie verwendet werden. Mögliche Kriterien sind beispielsweise: Maximum Likeli- hood, Maximum Entropy, Negentropy, Kurtosis, Minimum Mutual Information, Kernelbasierte Verfahren, Statistik zweiter Ordnung (mit zusätzlicher Ausnutzung der Nichtstationa- rität oder Benutzung linearer Operatoren). Eine weitere Möglichkeit wäre, als Nicht-ICA- Kriterium die Ausnutzung von Statistik zweiter Ordnung zu verwenden, beispielsweise Kohä- renz oder Kovarianz.

Die in der vorstehenden Beschreibung, den Ansprüchen und der Zeichnung offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Verwirklichung der Erfindung in ihren verschiedenen Ausfuhrungsformen von Bedeutung sein.

Claims

Ansprüche

1. Verfahren zum Entmischen von akustischen Signalen, bei dem:

- mit Hilfe von wenigstens zwei akustischen Sensoren Mi und M mindestens zwei zeitabhängige akustische Mischsignale Xι(f) und x (t) erfaßt werden, die jeweils ge- mischte Signalanteile zeitabhängiger akustischer Quellsignale Sι(t) und s₂(t) von akustischen Signalquellen Qi und Q umfassen;

- die akustischen Mischsignale Xι(t) und x (t) zum Bilden von frequenzabhängigen Mischsignalen Xι(ω) und X₂(ω) mit Hilfe einer Verarbeitungseinrichtung in den Frequenzbereich transformiert werden; und - mit Hilfe der Verarbeitungseinrichtung die frequenzabhängigen Mischsignale Xι(ω) und X₂(ω) mittels eines im Frequenzbereich ausgeführten Null-Beamformings auf Basis eines Delay-and-Sum- Verfahrens analysiert werden, um entmischte frequenzabhängige Ausgangssignale Yι(ω) und Y₂(ω) zu bilden, die anschließend in entmischte zeitabhängige Ausgangssignale yι(t) und y₂(t) transformiert werden, wobei Einfalls- winkel der zeitabhängigen akustischen Quellsignale sι(t) und s₂(t) bei dem Null-

Beamforming auf Basis des Delay-and-Sum- Verfahrens als frequenzabhängige Einfallswinkel φι(ω_n) und φ₂(ω_n) für mehrere Frequenzbänder ω_n (n = 1, 2, ...) optimiert werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch g ekennz eichnet, daß die frequenzabhängigen Einfallswinkel φι(ω_n) und φ₂(ω_n) in dem jeweiligen Frequenzband ω_n optimiert werden, um für die entmischten frequenzabhängigen Ausgangssignale Yι(ω) und Y₂(ω) eine optimierte statistische Unabhängigkeit auszubilden.

3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß als ein Maß für die statistische Unabhängigkeit der entmischten frequenzabhängigen Ausgangssignale Yι(ω) und Y₂(ω) eine Kreuzkumulante wie folgt verwendet wird:

cum{γ; , 7₂' ) = EJ ; |² - \ r₂ |²]-E|j 7/ pJ-

-Y₂ f ,

wobei 7/ und 7₂ mittelwertbefreite, normierte Versionen der entmischten frequenzab- hängigen Ausgangsignale Yι(ω) und Y₂(ω) wie folgt darstellen:

4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennz ei chnet, daß die Optimierung der Einfallswinkel φι(ω_n) und φ (ω_n) für das jeweilige Frequenzband ω_n mit Hilfe eines ICA-Kriteriums (ICA - „Independent Component Analysis") ausgeführt wird.

5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die folgenden Bildungsregeln für die zeitabhängigen akustischen Mischsignalen Xι(t) und x₂(t) x_x(t) = s_x{t) + s₂(t) x₂(t) = s_x(t-τ ) + s₂(t-τ₂)

und die frequenzabhängigen Mischsignale Xι(ω) und X₂(ω)

X_x(ω) = S (ω) + S₂(ω)

X₂ (ω) = e_x (φ_x , ω) - S_x (ω) + e₂ {φ₂ ,ώ) - S₂ {ώ)

verwendet werden, wobei die blickrichtungsabhängigen Phasenfaktoren e_x (φ_x,ω) und e₂ {φ₂ , ω) wie folgt definiert sind:

-ttπf-smiφ^ω)) e_x (φ ,ω) = e

-i2πf-sin(φ (a>)) e₂(φ₂,ω) = e

6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch g ekennz ei chnet, daß für eine weitere Optimierung der Phasenfaktoren e (φ ,ω) und e₂{φ₂,ώ) komplexe Ableitungen einer Kosten- funktion nach e* und e₂* wie folgt berechnet werden:

7. Verwendung eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche zum Entmischen von akustischen Signalen in einem Fahrzeug.

8. Vorrichtung zum Entmischen akustischer Signale gemäß einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 mit einer Anordnung von mindestens zwei akustischen Sensoren Mi und M₂ zum Erfassen von zwei zeitabhängigen akustischen Mischsignalen xι(t) und x (t), die jeweils Signalanteile zeitabhängiger akustischer Quellsignale sι(t) und s (t) von akustischen Signalquellen Qi und Q₂ umfassen, und einer Verarbeitungseinrichtung, die konfiguriert ist, um die folgenden Mittel aufzuweisen:

- Mittel zum Bilden von frequenzabhängigen Mischsignalen Xι(ω) und X (ω) im Frequenzbereich aus den akustischen Mischsignalen xι(t) und x (t); und

- Mittel, um ausgehend von den frequenzabhängigen Mischsignalen Xι(ω) und X (ω) mittels eines im Frequenzbereich ausgeführten Null-Beamformings auf Basis eines

Delay-and-Sum- Verfahrens entmischte frequenzabhängige Ausgangssignale Yι(ω) und Y₂(ω) zu bilden, die anschließend in entmischte zeitabhängige Ausgangssignale yι(t) und y₂(t) transformiert werden, wobei Einfallswinkel φi und φ₂ der zeitabhängigen akustischen Quellsignale sι(t) und s (t) beim Null-Beamforming auf Basis des Delay-and-Sum- Verfahrens als frequenzabhängige Einfallswinkel φι(ω_n) und φ₂(ω_n) für mehrere Frequenzbänder ω_n (n = 1, 2, ...) optimiert werden.

9. Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die akustischen Sensoren Mi und M in einem kleinen räumlichen Abstand voneinander angeordnet sind.

10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennz ei chnet, daß der räumliche Abstand kleiner als 1 m ist.

11. Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 10, dadurch g ekennz ei chnet, daß die akustischen Sensoren Mi und M₂ in einem Fahrzeug angeordnet sind.

12. Vorrichtung nach Anspruch 11 , dadurch gekennz ei chnet , die akustischen S ensoren Mi und M an einem imieren Fahrzeugrückspiegel des Fahrzeugs angeordnet sind.