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*Montag, 5. November 2018*
*Vortragender*: Dennis Kolesnikov
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zei**t: *15:00 Uhr
*Master-Vortrag*: Dynamic Playback of Higher-Order Ambisonics Signal
with Headphones
They dynamic playback of higher order Ambisonics (HOA) signals with
headphones, is a field that ha been pursued for many years and is
increasingly growing with the rise of hardware performance as well as
the current trend for virtual reality applications. Since the dynamic
rendering of the audio signal is highly computational intensive, many
different approaches have been proposed to accommodate for this problem,
ranging from the use of first order Ambisonics (FOA) to the truncation
of the head related transfer functions (HRTFs).
This thesis tries to build on the improvements that have been achieved
in the field of binaural rendering to create an immersive experience of
an audio scene. The implementation of the renderer is performed using a
modular approach, which will enable its extension in future works. To
evaluate the work of this thesis, several listening experiments are
performed that compare the binaurally rendered signal to the Ambisonics
signal of a real loudspeaker setup. The experiments show that the
renderer has a great externalization and the binaurally rendered signal
is plausible, but most often not authentic.
Alle Interessierten sind herzlich eingeladen, eine Anmeldung ist nicht
erforderlich.
Allgemeine Informationen zum Kolloquium, sowie eine aktuelle Liste der
Termine des Kommunikationstechnischen Kolloquiums finden Sie unter:
http://www.iks.rwth-aachen.de/aktuelles/kolloquium/
--
Irina Ronkartz
Institute of Communication Systems(IKS)
RWTH Aachen University
Muffeter Weg 3a, 52074 Aachen, Germany
+49 241 80 26958(phone)
ronkartz(a)iks.rwth-aachen.de
http://www.iks.rwth-aachen.de/
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*Freitag, 09. November 2018*
*Vortragender*: Frederic Allion
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 14:00 Uhr
*Master-Vortrag*: Kompression von Higher Order Ambisonics mit
richtungsabhängiger Auflösung
Die Wiedergabe von räumlichen Audiosignalen gewinnt aktuell in der
Forschung eine immer größere Bedeutung. Eine Möglichkeit zur Darstellung
dieser Signale sind die Higher Order Ambisonics (HOA), welche die
Einfallsrichtung von Schallquellen mittels der Spherical Harmonics
kodieren. Da bei dem Higher Order Ambisonics Format große Datenmengen
anfallen, werden Untersuchungen zur Kompression der Signale notwendig.
In dieser Arbeit wird eine Kompression von HOA-Signalen mit dem so
genannten Warping untersucht. Beim Warping handelt es sich um eine
Manipulation von HOA-Signalen, welche es erlaubt die Positionen von
Schallereignissen zu verändern. Dadurch wird im Signal eine
richtungsabhängige, räumliche Auflösung erzeugt, welche für die
Kompression ausgenutzt werden soll. Das Grundkonzept besteht daraus,
dass einzelne Schallanteile identifiziert werden, welche einen
signifikanten Einfluss auf die akustische Szene haben. In diese soll
dann mittels einer Warpingtransformation "hineingezoomt" werden, sodass
eine geringere HOA-Ordnung und somit eine geringere Menge an Daten
ausreichend ist, um diese Richtung akkurat zu repräsentieren. Auf der
Empfängerseite findet eine Rekonstruktion mittels der inversen
Warpingtransformation statt. Um dies zu ermöglichen müssen einige
Metadaten zur Beschreibung der Transformation zusätzlich übertragen
werden. Allerdings ist die Datenmenge für diese Informationen im
Vergleich zu der Datenmenge des HOA-Signals annährend zu vernachlässigen.
In dieser Arbeit wird ein solches System zur Kompression erarbeitet und
untersucht. Es zeigt sich, dass der durch das System erzielte Gewinn
gegenüber einer einfachen Ordnungsreduktion von der Komplexität der
akustischen Szene und der gewählten Ordnung zur Reduktion des Signals
abhängt: Je komplexer das Signal ist, oder je kleiner die Ordnung
gewählt wird, desto geringer fällt die Verbesserung durch das
beschriebene System aus. Dennoch ist das System in der Lage den Fehler
in den HOA-Koeffizienten zu reduzieren und auch die qualitative
Wahrnehmung der akustischen Szene merklich zu verbessern.
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*Mittwoch, 31. Oktober 2018*
*Vortragend**e*: Cosima Ermert
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zei**t*: 14:00 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Aktive Störgeräuschunterdrückung mit a priori
Information für In-Ear Monitoring-Systeme
In-Ear Monitoring-Systeme finden aufgrund ihrer einfachen
Realisierbarkeit in Bühnensituationen oft Anwendung. Die individuelle
Monitoring-Abmischung wird jedoch durch das Signal der Public Address
(PA)-Anlage gestört. Aktive Störgeräuschünterdruckung (ANC) ermöglicht
es, den Einfluss von Störgeräuschen zu reduzieren und stellt eine
geeignete Ergänzung zur passiven Dämpfung der In-Ear-Kopfhörer dar.
Viele ANC-Systeme bedienen sich meist fester Filter. Da die akustischen
Pfade für Bühnensituationen jedoch aufgrund der Bewegungen des
Empfängers stark zeitvariant sind, sind adaptive Algorithmen notwendig.
Diese sollen durch a priori Informationen in ihrer Performance
unterstützt werden.
In dieser Arbeit werden zunächst die Randbedingungen für ein In-Ear
Monitoring Szenario durch die Messung zeitvarianter Impulsantworten
untersucht. Anschließend werden unterschiedliche Ansätze vorgestellt, a
priori Informationen im betrachteten Anwendungsfall zu gewinnen und
diese in die adaptiven Algorithmen zu integrieren. Mittels
Offline-Simulationen werden diese Modifikationen validiert.
und
*Mittwoch, 31. Oktober 2018*
*Vortragender*: Stefan Todorovski
*O**rt*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 14:45 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Dynamische Anpassung des optimalen Hörortes für
Mehrkanal-Upmix-Systeme
Bei der Audiowiedergabe mittels Lautsprechern wird eine Hörposition im
sogenannten Sweetspot angenommen. Bewegt sich der Hörer aus diesem
Sweetspot heraus, so verzerrt sich die von ihm wahrgenommene Hörszene.
Diese Arbeit befasst sich mit der dynamischen Echtzeit-Anpassung des
Sweetspots an die aktuelle Hörerposition. Mit Hilfe geometrischer
Betrachtungen werden die einzelnen Lautsprechersignale angepasst, so
dass sie am neuen Hörort zur selben Zeit ankommen und mit der gleichen
Lautstärke wie im Sweetspot wahrgenommen werden. Angewandt wurde diese
Anpassung auf einen Mehrkanal-Upmixer, welcher durch die dynamische
Analyse des Eingangssignals eine präzisere Sweetspot-Anpassung
ermöglicht. Es ergibt sich, dass ein Laufzeitausgleich mittels adaptiven
Resamplings und eine Amplitudenkorrektur, bei welcher die geschätzte
Signalleistung zu einem Korrekturfaktor führt, die besten Ergebnisse
erzielen. Bei informellen Hörtests löst diese Sweetspot-Anpassung das
Problem der verzerrten Hörszene und führt zu einer deutlichen
Verbesserung der wahrgenommenen Hörszene für Positionen abseits des
Sweetspots. Umgesetzt ist die Anpassung mit Hilfe des Echtzeit-Audio
Frameworks RTProc und dem VR-Tracking System HTC VIVE im IKS|Lab des
Instituts für Kommunikationssysteme der RWTH Aachen.
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*Mittwoch, 24. Oktober 2018*
*Vortragender*: Florian Hilgemann
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 10:15 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Digital Noise Reduction for Headsets with Integrated
Active Hearing Protection
In lauten Umgebungen, in denen das Tragen eines Gehörschutzes
erforderlich ist, ist die direkte Kommunikation in der Regel
beeinträchtigt. Eine Erweiterung des passiven Gehörschutzes durch Active
Noise Cancellation ANC zielt speziell auf die Dämpfung stationärer und
niederfrequente Geräusche ab. In diesem Fall wird die Verständlichkeit
nicht unbedingt verbessert, denn die Sprache wird einerseits durch ANC
und andererseits durch passive Dämpfung beeinflusst. Eine mögliche
Gegenmaßnahme ist die Verwendung eines Headsets mit einem Hear-Through,
welcher das äußere Mikrofonsignal bentutzt. Dies reduziert jedoch das
Maß an Geräuschunterdrückung, da Teile der Störung erneut durch den
Hear-Through wiedergegeben werden. Die Anwendung von Verfahren zur
digitalen Störgeräuschreduktion auf das Hear-Through Signal bieten die
Möglichkeit, diesen Effekt zu vermindern. Im Wesentlichen konzentriert
sich diese Arbeit auf die Kombination der Konzepte ANC und digitale
Störgeräuschreduktion. So sollen gleichzeitig Umgebungsgeräusche
verringert und die Kommunikation in der unmittelbar akustisch gestörten
Umgebung erleichtert werden.
Die Störgeräuschreduktion erfolgt auf Basis eines Wiener Filters im
Frequenzbereich. Der vor Kurzem entwickelte Baseline Tracer wird zur
Schätzung der Störung verwendet, da mit iihm eine genaue Störschätzung
mit geringer Rechenkomplexität ermittelt werden kann. In der
vorgestellten Anwendung ist die Verzögerung des Hear-Through von
besonderer Wichtigkeit, da diese sowohl psychoakustische Effekte, als
auch Kammfiltereffekte verursacht. Daher wird ein Hörtest durchgeführt,
womit die Abhängigkeit der auftretenden Effekte von der Hear-Through
Verzögerung ermittelt, und damit Anforderungen an das System gestellt
werden können. Weil die Ergebnisse des Hörtests darauf hindeuten, dass
kürzere Verzögerungen als solche, für die Algorithmen ursprünglich
vorgesehen waren, werden die zur Störgeräuschreduktion genutzten
Algorithmen an die härteren Anforderungen der vorgestellten Anwendung
angepasst. Dabei werden asymmetrische Fensterfunktionen verwendet, die
speziell für die Anwendung mit niedriger Verzögerungszeit entwickelt
wurden. Die Genauigkeit der Störschätzung zusammen mit dem angepassten
Framework wird dabei genauer untersucht. Die Algorithmen werden zusammen
mit einem Konzept zur binauralen Störgeräuschreduktion eingesetzt und
berücksichtigen so Aspekte der räumlichen Schallwahrnehmung.
und
*Mittwoch, 24. Oktober 2018*
*Vortragender*: Philipp Bruhn
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 11:00 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Auswertung akustischer Messsignale zur Dokumentation
eines Tiefbauverfahrens
Im Tiefbau muss häufig der Baugrund verfestigt werden. Hierfür wird ein
sogenanntes Düsenstrahlverfahren eingesetzt, mit dem eine unterirdische
Säule erzeugt wird, indem unter hohem Druck eine Zementsuspension in den
Boden injiziert wird. Durch die Auswertung akustischer Messsignale kann
die Reichweite des Strahls bestimmt werden. Außerdem werden weitere
Prozessdaten, u.a. die Tiefe und die Drehzahl des Bohrkopfs aufgezeichnet.
In dieser Arbeit werden die vorliegenden Messdaten analysiert und
Auswertungsmethodik für zur Bestimmung des Säulendurchmessers
entwickelt. Zur Auswertung werden geeignete, leistungs- und
korrelationsbasierte Features herangezogen, die jeden Signalzeitpunkt
mit einem numerischen Wert quantifizieren. Für die Klassifikation wird
eine gewichtete Kombination der Features verwendet. Durch Hinzunahme der
Prozessdaten kann der Mindestdurchmesser der Säule in jeder Tiefe
bestimmt werden. Wegen der Limitierung der Rechenressourcen wird eine
Möglichkeit für die Reduzierung der Datenmenge etabliert. Dadurch kann
die Berechnugszeit und der Speicherbedarf deutlich gesenkt werden, ohne
die Klassifikationsgenauigkeit merklich zu verringern. Schließlich wurde
eine grafische Benutzeroberfläche entwickelt. Diese unterstützt den
Benutzer bei der Auswertung und bietet die Möglichkeit, einen Bericht
über das Ergebnis des Tiefbauverfahrens zu erstellen.
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*Mittwoch, 24. Oktober 2018**
**Vortragende*: Lena Wirtz
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 09:30 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Algorithmen für die kontinuierliche Messung von
kopfbezogenen Übertragungsfunktionen bei freier Bewegung des Probanden
Die Bedeutung von individuellen kopfbezogenen Übertragungsfunktionen
(Head-Related Transfer Functions, HRTFs) nimmt in der modernen
Audiotechnik immer weiter zu, da es viele Anwendungsgebiete zur
natürlichen 3D-Audiowiedergabe gibt. Um den räumlichen Klang für jeden
Probanden plausibel zu erzeugen, bedarf es individueller HRTFs für jeden
Menschen. Um diese zu bestimmen werden konventionelle Messungen in
schalltoten Räumen durchgeführt, bei denen diskrete
Lautsprecherpositionen nacheinander ausgewertet werden. Dieses Verfahren
ist sehr zeitintensiv und der Proband darf sich während der Messdauer
nicht bewegen.
Diese Arbeit untersucht Versuchsumgebungen und Szenarien zur dynamischen
HRTF-Messung bei freier Bewegung dese Probanden mittels Head-Trackern
und Varianten des Normalized Least Mean Squares (NLMS)-Algorithmus zur
Systemidentifikation. DAbei wird die Kopfdrehung zunächst als diskrete
Bewegung und anschließend als kontinuierliche Bewegung simuliert, wobei
die Eigenschaften der NLMS-Algorithmen untersucht werden. Nachfolgend
wird die HRTF-Messung in beliebigen Räumen thematisiert, um den Messort
nicht auf spezielle, schalltote Räume beschränken zu müssen. Zuletzt
wird der NLMS-Algorithmus auf Distanzänderungen zum Lautsprecher
angepasst. Zusätzlich befasst sich diese Arbeit mit Auswirkungen der
Wahl des Anregungssignals auf die Messung.
Der Progressive Activation-based NLMS (PA-NLMS)-Algorithmus zeigt die
besten Simulationsergebnisse bei freier Bewegung des Probanden. Aus den
Simulationen kontinuierlicher Kopfdrehungen in beliebigen Räumen
resultiert, dass es überall möglich ist HRTFs zu messen. Dabei muss
lediglich die Periode des Anregungssignals auf die Länge des geschätzten
Systems und dementsprechend die Geschwindigkeit der Bewegung angepasst
sein. Etwaige Distanzänderungen zum Lautsprecher können mithilfe der
entworfenen Anpassung des NLMS-Algorithmus ausgeglichen werden. Des
Weiteren zeigen die Simulationsergebnisse, dass ein neues
Anregungssignal aus der Klasse der perfekten Sequenzen (PSEQs)
vielversprechende Ergebnisse für die Geschwindigkeit der
Systemidentifikation bei dynamischer Messung und freier Bewegung des
Probanden liefert.
und
*Mittwoch, 24. Oktober 2018**
**Vortagender:* Lukas Ullmann
*Ort*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 14:00 Uhr
*Bachelor-Vortrag*: Aufnahme- und Wiedergabeverfahren für immersiven
Binauralton
Mit der Kunstkopfaufnahme existiert bereits eine geeignete Methode zur
Aufnahme und Wiedergabe von Binauralton. Ein Nachteil dieses Verfahren
ist die fehlende Möglichkeit einer Adaption des wiedergegebenen Signals
bie Kopfbewegungen des Hörers. Die bisherigen Lösungsansätze für dieses
Problem beinhalten größtenteils die Nutzung von mehr als zwei Mikrofonen
zur Aufnahme der auditiven Szenerie.
Der von Sebastian Nagel vorgestellte Binaural Cue Adaptation-Algorithmus
verspricht dahingegen eine ähnliche Güte der Adaption bei Kopfbewegungen
mit Nutzung von Kunstkopfaufnahmen bzw. Aufnahmen von auditiven
Szenerien mit nur zwei Mikrofonen.
Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei Erweiterungen bezüglich der
System-Architektur des Binaural Cue Adaptation-Algorithmus vorgestellt.
Die erste Erweiterung besteht aus der Implementierung der Adaption von
Kopfbewegungen, welche außerhalb von Bewegungen in Horizontalebene
liegen. Die zweite Erweiterung beinhaltet eine Verbesserung der
korrekten Quellpositionsdarstellung. Aufnahmen, welche mit einem
Kunstkopf- bzw. Kugelmikrofonradius ungleich dem Kopfradius des Hörers
getätigt wurden, können mit dieser Erweiterung an den spezifischen
Kopfradius des Hörers angepasst werden.
In der dargelegten Arbeit wurde zudem ein Vergleich von Binaural Cue
Adaptation-Algorithmus und den bestehenden Verfahtren zur Adaption von
Kopfbewegungen in Binauralsignalen durchgeführt. Für diesen Vergleich
wurde ein Hörversuch mit Probanden angesetzt. Der Hörversuch wurde in
zwei Versuchsteile unterteilt, bei welchen der erste Versuchsteil keine
verwertbaren Resultate hervorbrachte aufgrund der Wahl einer
ungeeigneten Testmethodik. Der zweite Versuchsteil bestätigt jedoch,
dass die in dieser Arbeit verwendete Implementierung des Binaural Cue
Adaptation-Algorithmus von den Probanden als ähnlich natürlich wie die
bisherigen Verfahren beurteilt wird.
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*Mittwoch, 17. Oktober 2018*
*Vortragender*: Alexander Bohlender
*O**rt*: Hörsaal 4G IKS
*Zeit*: 10:00 Uhr
*Master-Vortrag*: Combined Beamforming and Acoustic Echo Cancellation
for Speech Enhancement
In hands-free communication, strong acoustic echoes can occur that can
efficiently be suppressed by an acoustic echo cancellation (AEC).
However, near-end interference can deteriorate the signal quality as
well. When more than one microphone is available, beamforming (BF)
techniques can be employed to attenuate all undesired signal components.
Although both approaches are designed for an optimization of the speech
interlligibility in the transmitted signal, they are still fundamentally
different. The AEC only exploits the knowledge of the far-end signal and
the BF only the spatial information. Due to their common goal, it is
desirable to combine AEC and BF in order to fully exhaust the available
information.
A simple approach to do so is the cascade scheme beamformer first
(BF-first) in which the independently adapted AEC follows the BF.
Despite its low complexity, BF-first is often discarded as the AEC is
unable to track frequent or abrupt major changes of the BF. In this
thesis, an approach is proposed that aims at mitigating this fundamental
deficiency of BF-first. This way, the simple structure and low
complexity of the system can be preserved.
The newly introduced change prediction (ChaP) algorithm is initially
derived based on the assumption that the room impulse responses do not
change within a specified duration of time. Throughout the thesis, ChaP
is progressively improved for being able to cope with realistic
conditions. These comprise, e.g., the finite AEC filter system distance
and the large similarity of the BF weights for specific directions and
frequencies. Most importantly, the strict restriction to time-variant
room impulse responses is removed. With all extensions of ChaP
introduced, it is discussed how ChaP can be used in other combined AEC
and BF systems such as the generalized sidelobe canceler with acoustic
echo cancellation in the reference path (GSAEC).
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