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Die in dieser Diplomarbeit vorgestellte Lokalisationsmethode nutzt dreidimensionale Schnellesonden ('acoustic vector sensor' - AVS) der Firma Microflown Technologies. Dadurch kann die richtungsbezogene Schallschnelle zur Quellenlokalisation ausgewertet werden. Als Lokalisationsalgorithmus wird die Multiple Signal Classification (MUSIC) verwendet. MUSIC trennt mit einer Hauptkomponentenanalyse die Signalkomponenten ('Signal Subspace') von den Rauschkomponenten ('Noise Subspace'). Es werden die Rauschkomponenten verwendet, die dann den theoretisch möglichen Einfallsrichtungen ('direction of arrival' DOA) zugeordnet werden. Die Rauschkomponenten werden in Richtung der Quellen vom Quellsignal verdeckt und liefern dadurch mit ihrem Kehrwet einen scharfen Peak in Richtung der Quellen. In dieser Arbeit wurden die qualitativen Unterschiede zwischen Druckarrays und AVS-Arrays zur Quellenlokalisation messbar gemacht. Als Maß der Verbesserung dienten dabei die Genauigkeit und die Auflösung des Lokalisationsergebnisses. Die Genauigkeit beschreibt die Korrektheit der ermittelten Richtung und die Auflösung wie gut sich das Ergebnis von der Umgebung abhebt. Die Vergleichsmessungen zeigten eine Verbesserung des AVS-Arrays gegenüber dem Druckarray in Genauigkeit und Auflösung. Zusammenfassend ist festzuhalten, dass mit dem AVS-Array in Kombination mit einer Richtungskalibrierung ein funktionierendes Lokalisationssystem zur Verfügung steht. Für die Zukunft ist die Erprobung weiterer Lokalisationsalgorithmen mit AVS-Array zu empfehlen.

Diese Diplomarbeit befasst sich mit der automatischen Klassifikation vokaler Anteile in Musikstücken. In den Genres Metal und Urban treten mehrere Arten von Gesangsstilen bei ähnlicher Begleitmusik auf. Deshalb wird für diese Genres ein nach vokalem Anteil annotierter Trainings- und Testdatensatz erstellt, um die Ergebnisse der Klassifikation evaluieren zu können und eine Unabhängigkeit von der Begleitmusik zu schaffen. - Es wurden verschiedene Merkmale eingebunden und implementiert, die für diese Aufgabe in Frage kommen. Neben typischen Merkmalen aus Zeit- und Frequenzbereich werden auf Basis von Klassifikationswahrscheinlichkeiten sogenannte Likelihood-Merkmale extrahiert, um bestimmte Gesangscharakteristiken besser beschreiben zu können. Die Auswirkungen durch die Einbindung dieser neuartigen Merkmale in das System werden evaluiert. Als Klassifikator wird ein Gauß'sches Mixtur Modell (GMM) benutzt. - Als Gütemaße der Klassifikationen verschiedener Experimente werden Precision, Recall und F-Measure berechnet sowie die Häufigkeit detektierter Klassen in Konfusionsmatrizen dargestellt.

Um akustische Wellenfelder in Bezug auf ihre räumliche Zusammensetzung hin untersuchen zu können, werden Raumimpulsantworten heutzutage über eine ganze Reihe von Mikrofonpositionen gemessen. Die Qualität der dafür verwendeten Mikrofonarraytechnologie ist dabei eingeschränkt durch die begrenzte räumliche Auflösung und Ungenauigkeiten während der Messung. Diese Diplomarbeit behandelt die Untersuchung von Kreisarraysystemen bezogen auf ihre Eignung für die Anwendung im Realfall. Aus einer Kreisarraymessung können mehrere virtuelle Mikrofone mit unterschiedlicher Richtcharakteristik und Positionierung im aufgenommenen Schallfeld erzeugt werden. In diesem Zusammenhang werden die einzelnen Schritte der Arraysignalverarbeitung vorgestellt und analysiert. Darauf aufbauend werden die möglichen auftretenden Fehler diskutiert. Um die Qualität der Auralisation einer mit dem Kreisarray gemessenen raumakustischen Umgebung bewerten zu können, steht anschließend der Vergleich von ausgewählten virtuellen Mikrofonsetups mit den dazu äquivalenten realen Mikrofonsetups im Mittelpunkt. Ausgehend von der Simulation der Arraysignalverarbeitung, unter Berücksichtigung idealer und realer Messbedingungen mittels eines einfachen raumakustischen Modells, werden die Auswirkungen der charakteristischen Eigenschaften von Kreisarrays auf die Auralisation in einem vergleichenden Hörtest analysiert. Die Erstellung, Verarbeitung und Analyse der Simulationsmodelle erfolgt in MATLAB.

Diese Diplomarbeit beinhaltet eine wissenschaftliche Analyse der Eigenschaften und Potentiale von Creative LED Systemen. In diesem Zusammenhang wurden Begriffsdefinitionen eingeführt, um die LED Technologie im Bereich der Entertainmentbeleuchtung eindeutig abzugrenzen. Die Grundlage der Untersuchung bildet ein konzipiertes Testverfahren für Creative LED Systeme, das drei unterschiedliche Kategorien an Qualitätskriterien definiert. Zusätzlich wird die Problematik von Messungen an LED Modulen und die Notwendigkeit einheitlicher Messverfahren verdeutlicht. Die praktische Umsetzung der Testkonzeption fokusiert sich auf die Erhebung photo- und farbmetrischer Parameter. Die Messreihen wurden unter Labor- und Feldbedingungen durchgeführt, wobei für die Feldmessung eine eigens konstruierte Messkammer verwendet wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Abstrahlcharakteristik und spektrale Eigenschaften der LED Module sowohl durch die LED Anordnung als auch die Beschaffenheit der Moduloberfläche beeinflusst werden. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass die wesentlichen objektiven Qualitätskriterien eines Creative LED Systems mit einem vereinfachten Messverfahren unter Feldbedingungen erhoben werden können.

In dieser Diplomarbeit wird die Verbesserung der Sprachqualität für Freisprecheinrichtungen durch eine Geräuschreduktion auf Basis mehrerer im Kraftfahrzeug verteilter Mikrofone untersucht. Bisher werden solche verteilten Mikrofonsysteme im Kraftfahrzeuginnenraum einer einkanaligen Verarbeitung unterzogen, bevor sie schließlich durch einen Mischer kombiniert werden. - Innerhalb der vorliegenden Arbeit sollen die verfügbaren zwei Mikrofone des mehrkanaligen Systems gemeinsam betrachtet werden. Es wird ein Verfahren entwickelt, das einen Überschätzfaktor bei der Filterung zur Geräuschreduktion auf Basis einer vorangehenden Sprachdetektion und Sprecherlokalisation steuert. Das Mikrofonsignal in dem lokalisierten Nutzkanal wird durch die aus beiden Kanälen gewonnenen Informationen optimiert. - Um eine Sprachdetektion und Sprecherlokalisation zu ermöglichen, werden Merkmale wie Signal-zu-Rauschleistungsverhältnis (SNR), Kohärenz oder Sprachgrundfrequenz für die Sprachdetektion und verallgemeinerte Kreuzkorrelation und SNR-Differenz für die Sprecherlokalisation extrahiert. - Speziell für das mehrkanalige Merkmal Kohärenz werden verschiedene Optimierungen entwickelt, durch die eine robustere Sprachdetektion im Gegensatz zu standardmäßigen Kohärenzschätzverfahren ermöglicht wird. Diese Optimierungen werden vergleichend gegenübergestellt und ihre Anwendung bestätigt. - Es kann schließlich gezeigt werden, dass durch die Kombination der Merkmale der Sprachdetektion und lokalisation eine robuste Sprach- und Stördetektion vorgenommen werden kann. Die darauf basierende Steuerung des Überschätzfaktors bei der Wiener-Filterung stellt das entwickelte modifizierte Verfahren zur Geräuschreduktion dar. Auch instationäre Geräusche lassen sich durch dieses dämpfen, wobei Sprachabschnitte hingegen nahezu unbeeinträchtigt bleiben. Außerdem können Störgeräusche und Störsprecher aus anderen Richtungen als der Nutzrichtung verstärkt unterdrückt werden. - Innerhalb dieser Arbeit wird das Verfahren zunächst in Matlab entwickelt und analysiert, bevor durch die Implementierung in eine vorhandene Echtzeitumgebung eine echtzeitfähige Umsetzung erfolgt. Auch hier lassen sich die in Matlab gewonnenen Ergebnisse bestätigen.