Digitale Sprachverarbeitung – Inhalt
Die zweisemestrige Vorlesung behandelt Grundlagen und Anwendungen der digitalen Sprachverarbeitung. Nach der Einführung des Modells der Spracherzeugung werden Aspekte der Psychoakustik (Eigenschaften des Gehörs) vorgestellt. Den Schwerpunkt der Vorlesung DSV I bilden die für Sprachsignale relevanten Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung:
- Spektraltransformationen
- Filterbänke zur Spektralanalyse und Synthese
- Stochastische Signal und Signalschätzung
- Lineare Prädiktion
- Quantisierung.
Die Vorlesung DSV II ist stärker anwendungsorientiert mit den Themen:
- Sprachcodierung: Signalform-Codierung, Vocoder, adaptive Quantisierung, adaptive Prädiktion im Zeitbereich, adaptive Codierung im Frequenzbereich, subjektive Sprachqualität, standardisierte Verfahren, Realisierungsaspekte
- Fehlerverdeckung und Soft-Decodierung, Reduktion der Störwirkung von Bitfehlern
- Bandbreitenerweiterung von Sprachsignalen
- Ein- und mehrkanalige Geräuschreduktion: Reduktion akustischer Störungen durch adaptive Filterung, aktive Störschall-kompensation, Verminderung von Raumhall
- Kompensation akustischer Echos: Digitale Lautsprechertelefone, akustische Mensch-Maschine-Schnittstelle
Dabei wird vielfach auf Standards der Telekommunikation sowie auf aktuelle Entwicklungen und Trends Bezug genommen. Ziel der zweisemestrigen Vorlesung ist, einerseits die grundlegenden Techniken und Algorithmen zu vermitteln und andererseits mit aktuellen Forschungsergebnissen einen Überblick zum Stand der Technik und der Anwendungen zu geben. Zu beiden Teilen der Vorlesung werden Rechenübungen angeboten. Einzelne Themen können in den Praktika "Kommunikationstechnik", "Digitale Signalverarbeitung" und "MATLAB in der digitalen Signalverarbeitung" in Versuchen, die auf die Vorlesung abgestimmt sind, vertieft werden.
Die Vorlesung beruht auf dem Buch: "Digital Speech Transmission", P.Vary, R. Martin, Wiley 2006.