WO2001047335A2 - Verfahren zur elimination von störsignalanteilen in einem eingangssignal eines auditorischen systems, anwendung des verfahrens und ein hörgerät - Google Patents

Verfahren zur elimination von störsignalanteilen in einem eingangssignal eines auditorischen systems, anwendung des verfahrens und ein hörgerät Download PDF

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WO2001047335A2
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signal components
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    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
    • H04R2225/43—Signal processing in hearing aids to enhance the speech intelligibility

Definitions

  • the present invention relates to a method for eliminating interference signal components in an input signal of an auditory system, an application of the method for operating a hearing aid and a hearing aid.
  • hearing aids are used in people with impaired hearing, the aim being first of all to compensate for the hearing damage as completely as possible.
  • the acceptance of a hearing aid is increased in the hearing aid wearer in particular if the hearing aid fulfills its tasks satisfactorily even in an environment with strong background noises, in other words if the speech intelligibility for the hearing aid wearer is high even with strong interference signals.
  • hearing aid means both so-called hearing aids, which are used to correct a hearing impairment of a person, and all other acoustic communication systems, such as radio equipment.
  • hearing aids which are equipped with the so-called directional microphone technology.
  • This technology allows spatial filtering to be carried out, so that interference noises coming from a direction other than a useful signal - for example from behind or from the side - can be weakened or even eliminated.
  • the method also known, for example, under the term "bea forming" requires at least two microphones in the hearing aid.
  • One of the main disadvantages of these known hearing aids is the fact that noise that comes from the same direction as the useful signal cannot be attenuated, let alone eliminated.
  • a third reference is made to hearing aids in which the input signals are processed using signal processing algorithms with the aim of suppressing or at least attenuating the interference signals contained in the input signal, or of amplifying the corresponding useful signal components (so-called “noise canceling").
  • the interference signal components present in the input signal are estimated in a plurality of frequency bands, any interference signal components subsequently being subtracted from the input signal of the hearing aid in order to generate the useful signal, or the interference components are attenuated.
  • This procedure is also referred to as "spectral subtraction”. From the European patent specification number EP-B1-0 534 837 is a known method that leads to acceptable results. However, the spectral subtraction method only works well if the interference signal components are band-limited and stationary.
  • the useful signal voice signal, which is non-stationary
  • the interference signal components cannot be distinguished.
  • the spectral subtraction works poorly in this case and the speech intelligibility is greatly reduced by the non-eliminated noise components.
  • the use of the spectral subtraction can also impair the useful signal.
  • the present invention is therefore based on the object of specifying a method in which the elimination of interference signal components is improved.
  • the method according to the invention consisting of a signal analysis phase and a processing phase, makes it possible to extract any useful signal from any input signals and to specifically switch off unwanted interference components or to generate new signal components. A much better noise reduction can be achieved that is adapted to the surrounding situation.
  • the useful signals are not impaired by the method according to the invention.
  • non-stationary noise can be removed from the input signal.
  • FIG. 2 again in a schematic representation, a part of the block diagram according to Fig. 1 and
  • Fig. 3 shows a further embodiment of the partial block diagram shown in Fig. 2.
  • FIG. 1 shows a block diagram by means of which the method according to the invention, consisting of a signal analysis phase I and a signal processing phase II, is described.
  • the signal analysis phase I an input signal ES, which can be applied to an auditory system and which can have both interference and useful signal components SS or NS, is analyzed on the basis of auditor-based principles, which will be explained in the following.
  • SS or NS useful signal components
  • Signal processing phase II is carried out to eliminate noise, the knowledge gained in signal analysis phase I about the interference signal components SS and the useful signal components NS being used for this purpose.
  • the first consists in removing the undesired interference signal components SS from the input signal ES in order to obtain the useful signal (s) NS, or in that the undesired interference signal components SS are suppressed or attenuated.
  • the second uses a synthesis to generate the useful signal NS or NS '.
  • the method according to the invention is based on an audio-based signal analysis. At least auditory-based features such as loudness, spectral profile (timbre), harmonic structure (pitch), common settling and decaying times (on- / offset) become coherent
  • Zero crossing rates, temporal level fluctuations, different modulation frequencies, spectral focus, amplitude distribution, etc. - are extracted.
  • the features are extracted either from the time signal or in different frequency bands.
  • a hearing-appropriate filter bank E. Zwicker, H. Fastl, Psychoacoustics - Facts and Models, Springer Verlag, 1999
  • a technically based filter bank such as e.g. B. an FFT or wavelet filter bank can be used.
  • the evaluation of the ascertained features allows the identification and differentiation of different signal components SA X to SA j .
  • Individual signal components SA X to SA ,, useful signals NS of interest or interference signals SS to be eliminated are.
  • FIG. 2 shows the process steps taking place in signal analysis phase I in a block diagram. These are two units connected in series, namely a feature extraction unit 20 and a grouping unit 21.
  • Grouping unit 21 using the primitive method Grouping, which has been described by AS Bregman with the title “Auditory Scene Analysis” (MIT Press, Cambridge, London, 1990).
  • This method which is known per se, is context-independent and is based on the sequential sequence of various work steps with which the input signal ES is divided into different signal components SA X to SA, which are assigned to the different sound sources, on the basis of the extracted features M x to M ⁇ .
  • This approach is also called “bottom-up” or “data-driven”.
  • the publication by G. Brown entitled “Computational Auditory Scene Analysis: A Representational Approach” (Ph.D. Thesis, University of Sheffield, 1992) and the publication by M.
  • a hypothesis unit 22 also operates in the signal analysis phase I. It is already clear from the structure shown in FIG. 3 that not only a sequential sequence of work steps is provided, but that, taking into account previous knowledge V, it is fed to the hypothesis unit 22 a hypothesis H about the type of input signal ES is generated on the basis of the extracted features M 1 to M j and on the basis of the signal components SA X to SA-. Based on the hypothesis H, both the feature extraction in the feature extraction unit 20 and the grouping of the features ⁇ to M ⁇ are preferably adapted to a current situation.
  • the hypothesis H is thus generated by means of a “bottom-up” analysis and on the basis of prior knowledge V about the acoustic context.
  • the hypothesis H in turn defines the context of the grouping and is based on knowledge and assumptions about the acoustic environment as well as on the grouping itself.
  • the process steps taking place in signal analysis phase I are therefore no longer purely sequential, but a feedback loop is provided which enables adaptation to the respective situation.
  • Speakers of whom prior knowledge consists, for example, of the type of language, typical pitch frequencies, speech speed and formant frequencies, should be improved significantly compared to the situation where no information about the speaker is taken into account.
  • H piteh (z) 1 - Z- k ,
  • the analysis of coherent modulations makes it possible to group spectral components that are modulated with the same temporal pattern, or to separate them if the patterns are different. In particular, different speech components in the signal can be identified and subsequently separated.
  • the actual noise suppression can be carried out in the signal processing phase II (FIG. 1).
  • One embodiment of the method according to the invention consists in reducing or suppressing the interference components in the frequency bands in which they occur. The same The result is the measure that identified useful signal components are amplified.
  • the combination of lowering or suppressing interference signal components and the amplification of useful signal components belongs to the same solution range according to the invention.
  • Process steps consist in re-mixing the grouped signal components identified as useful signals.
  • a preferred embodiment variant is that the various fundamental frequencies of the useful signals are extracted by analysis of the harmonic structure (pitch analysis) and that the spectral levels of the harmonic waves are determined, for example, by loudness or LPC analysis (S. Launer, "Loudness Perception in Listeners with Sensorineural Hearing Loss ", thesis, University of Oldenburg, 1995, JR Deller, JG Proakis, JHL Hansen," Discrete-Time Processing of Speech Signals ", Macmillan Publishing Company, 1993). A completely synthetically generated signal for tonal speech components can then be generated from this information.
  • the method according to the invention consisting of signal analysis phase I and signal processing phase II, therefore makes it possible to use any input signals ES extract any useful signal NS and specifically switch off unwanted interference components SS or regenerate desired signal components NS. This means that much better noise suppression can be achieved that is adapted to the surrounding situation.
  • the useful signals are not impaired by the method according to the invention.
  • non-stationary noise can be removed from the input signal ES.
  • the method consists in combining it with the methods mentioned at the beginning such as beamforming, binaural approaches for noise localization and suppression or by classifying the acoustic environment and selecting the appropriate program.

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Abstract

Verfahren zur Elimination von Störsignalanteilen (SS) in einem Eingangssignal (ES), wobei das Verfahren darin besteht, das in einer Signalanalysephase (I) die Störsignalanteile (SS) und ein im Eingangssignal (ES) enthaltenes Nutzsignal (NS) charakterisiert werden und dass in einer Signalverarbeitungsphase (II) aufgrund der in der Signalanalysephase (I) erhaltenen Charakterisierung das Nutzsignal (NS) bzw. ein geschätztes Nutzsignal (NS') ermittelt bzw. erzeugt wird, wobei die Charakterisierung der Signalanteile (SS, NS) zumindest unter Verwendung von auditorisch-basierten Merkmalen (M1 bis Mj) erfolgt. Des weiteren ist eine Anwendung des erfindungsgemässen Verfahrens und ein Hörgerät, das nach dem erfindungsgemässen Verfahren arbeitet, angegeben.

Description

Verfahren zur Elimination von Störsignalanteilen in einem Eingangssignal eines auditorischen Systems, Anwendung des Verfahrens und ein Hörgerät
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Elimination von Störsignalanteilen in einem Eingangssignal eines auditorischen Systems, eine Anwendung des Verfahrens zum Betrieb eines Hörgerätes sowie ein Hörgerät .
Hörgeräte werden bekanntlich bei Personen mit einem geschädigten Gehör eingesetzt, wobei es zunächst das Ziel ist, den Hδrschaden möglichst vollständig zu kompensieren. Die Akzeptanz eines Hörgerätes ist beim Hörgeräteträger insbesondere dann erhöht, wenn das Hörgerät auch in einer Umgebung mit starken Störgeräuschen seine Aufgaben zufriedenstellend erfüllt, mit anderen Worten, wenn die Sprachverständlichkeit auch bei starken Stδrsignalen für den Hörgeräteträger hoch ist.
Wenn im folgenden der Begriff "Hörgerät" verwendet wird, so sind darunter sowohl sogenannte Hörhilfen, welche zur Korrektur eines geschädigten Hδrvermögens einer Person eingesetzt werden, als auch alle anderen akustischen Kommunikationssysteme, wie zum Beispiel Funkgeräte, zu verstehen.
Zur Verbesserung der Sprachverständlichkeit mit Hilfe von Hörgeräten bei Vorhandensein von Stδrsignalen sind drei Techniken bekannt:
Als erstes wird auf Hörgeräte verwiesen, welche mit der sogenannten Richtmikrophon-Technologie ausgestattet sind. Diese Technologie erlaubt es, eine räumliche Filterung vorzunehmen, so dass Störgeräusche, welche aus einer anderen Richtung als ein Nutzsignal kommen - beispielsweise von hinten oder von der Seite - abgeschwächt oder sogar eliminiert werden können. Das auch etwa unter dem Begriff "Bea forming" bekannte Verfahren erfordert mindestens zwei Mikrophone im Hörgerät. Einer der Hauptnachteile bei diesen bekannten Hörgeräten ist die Tatsache, dass Störgeräusche, welche aus der gleichen Richtung kommen wie das Nutzsignal, nicht abgeschwächt, geschweige denn eliminiert werden können.
Des weiteren wird auf die bekannte Möglichkeit verwiesen, mit Hilfe einer Sendeeinheit ein interessierendes Nutzsignal möglichst am Ort des Entstehens aufzunehmen und über eine drahtlose Verbindung direkt in eine Empfangseinheit im Hörgerät zu übermitteln. Damit wird vermieden, dass Störsignale ins Hörgerät gelangen. Dieses in der Hδrgeräteindustrie auch etwa unter dem Begriff "FM- (Frequency Modulation) -Technologie" bekannte Verfahren erfordert Zusatzgeräte wie die bei der Schallquelle zu platzierende Sendeeinheit und die mit dem Hörgerät zu koppelnde Empfangseinheit. Die Handhabung ist für den Hörgerätebenutzer entsprechend umständlich.
Schliesslich wird an dritter Stelle auf Hörgeräte hingewiesen, in denen die Eingangssignale unter Anwendung von Signalverarbeitungsalgorithmen verarbeiten werden mit dem Ziel, die im Eingangssignal enthaltenen Störsignale zu unterdrücken, zumindest aber abzuschwächen, bzw. die entsprechenden Nutzsignalanteile zu verstärken (sogenanntes "noise canceling"). Hierzu werden die im Eingangssignal vorhandenen Störsignalanteile in mehreren Frequenzbändern geschätzt, wobei in der Folge allfällige Störsignalanteile vom Eingangssignal des Hörgerätes zur Erzeugung des Nutzsignals subtrahiert werden oder die Stδranteile abgeschwächt werden. Dieses Vorgehen wird auch etwa als "spectral subtraction" bezeichnet. Aus der europäischen Patentschrift mit der Nummer EP-B1-0 534 837 ist ein solches Verfahren bekannt, das zu annehmbaren Ergebnissen führt. Die Methode der spektralen Subtraktion funktioniert allerdings nur dann gut, wenn die Störsignalanteile bandbegrenzt und stationär sind. Ist diese Annahme nicht erfüllt, wie z.B. bei nicht-stationären Störsignalanteilen, können das Nutzsignal (Sprachsignal, welches nichtstationär ist) und die Störsignalanteile nicht unterschieden werden. Die spektrale Subtraktion funktioniert in diesem Fall schlecht und die Sprachverständlichkeit ist durch die nicht eliminierten Störgeräuschanteile stark reduziert . Darüber hinaus kann durch die Anwendung der spektralen Subtraktion auch das Nutzsignal beeinträchtigt werden.
Des weiteren hat eine Untersuchung von Bear et. al.
("Spectral Contrast Enhancement of Speech in Noise for Listeners with Sensorneural Hearing Impairment : Effects on Intelligibility, Quality, and Response Times", Journal of Rehabilitation Research and Development 30, Seiten 49 bis 72) gezeigt, dass die Verstärkung des spektralen Kontrastes (spectral enhancement) zwar zu einer subjektiv besseren Qualität des Signals sowie zu einer verminderten Höranstrengung führt aber nicht allgemein zu einer Verbesserung der Sprachverständlichkeit. In diesem Zusammenhang wird auf einen Aufsatz von Frank et. al . mit dem Titel "Evaluation of Spectral Enhancement in Hearing Aids, Combined with Phonemic Compression" (Journal of the Acoustic Society of America 106, Seiten 1452 bis 1464) verwiesen.
Des weiteren wird der Vollständigkeit halber auf die folgenden Dokumente verwiesen:
• T. Baer, B. C. J. Moore "Evaluation of a Scheme to Compensate for Reduced Frequency Selectivity in Hearing -Impaired Subjects", veröffentlicht in "Modeling Sensorneural Hearing Loss" durch W. Jesteadt, Lawrence Erlbaum Associated, Publishers, Mahwah, New Jersey, 1997;
• V. Hohmann, "Binaural Noise Reduction and a Localization Model Based on the Statistics of Binaural Signal Parameters", International Hearing Aid Reserch Conference, Lake Tahoe, 2000;
• US-5 727 072;
• N. Virag, "Speech enhancement based on masking properties of the human auditory system", Ph.D.
Thesis, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, 1996.
• WO 91/03042
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren anzugeben, bei dem die Elimination von Störsignalanteilen verbessert ist .
Diese Aufgabe wird durch die im Patentanspruch 1 angegebenen Massnahmen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sowie eine Anwendung des Verfahrens und ein Hörgerät sind in weiteren Ansprüchen angegeben.
Das erfindungsgemässe Verfahren, bestehend aus Signalanalysephase und Verarbeitungsphase, erlaubt es, aus beliebigen Eingangssignalen ein allfälliges Nutzsignal zu extrahieren und unerwünschte Stδranteile gezielt auszuschalten bzw. erwünschte Signalanteile neu zu generieren. Damit kann eine viel bessere, der Umgebungssituation angepasste Storgerauschunterdruckung erreicht werden. Im Gegensatz zum herkömmlichen Noise Canceling werden mit dem erfindungsgemässen Verfahren die Nutzsignale nicht beeinträchtigt. Des weitern können auch nicht-stationäre Störgeräusche aus dem Eingangssignal entfernt werden. Schliesslich wird darauf hingewiesen, dass mit herkömmlichen Störgeräusch-Unterdrückungsalgorithmen es nicht möglich ist, eine Synthese des Nutzsignals vorzunehmen.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Zeichnungen beispielsweise näher erläutert. Dabei zeigt
Fig. 1 eine schematische Darstellung des erfindungsgemässen Verfahrens anhand eines Blockdiagramms,
Fig. 2, wiederum in schematischer Darstellung, einen Teil des Blockdiagramms gemäss Fig. 1 und
Fig. 3 eine weitere Ausführungsform des in Fig. 2 dargestellten Teilblockdiagramms .
In Fig. 1 ist ein Blockdiagramm dargestellt, anhand dessen das erfindungsgemässe Verfahren, bestehend aus einer Signalanalysephase I und einer Signalverarbeitungsphase II, beschrieben wird. In der Signalanalysephase I wird ein einem auditorischen System beaufschlagtes Eingangssignal ES, welches sowohl Stör- als auch Nutzsignalanteile SS bzw. NS aufweisen kann, anhand von auditorisch-basierten Prinzipien, was im folgenden noch erläutert wird, analysiert . In der Folge wird in der
Signalverarbeitungsphase II eine Stδrgeräuschbefreiung vorgenommen, wobei die in der Signalanalysephase I gewonnenen Erkenntnisse über die Störsignalanteile SS und über die Nutzsignalanteile NS dazu verwendet werden. Grundsätzlich werden hierzu zwei Ausführungsvarianten vorgeschlagen: Die erste besteht darin, dass zur Gewinnung des bzw. der Nutzsignale NS die unerwünschten Störsignalanteile SS aus dem Eingangssignal ES entfernt werden, bzw. dass die unerwünschten Störsignalanteile SS unterdrückt oder abgeschwächt werden. Bei der zweiten Methode wird mittels einer Synthese das Nutzsignal NS bzw. NS ' erzeugt .
In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens ist darüber hinaus auch vorgesehen, beide vorstehend genannten Vorgehensweisen zu berücksichtigen, mit anderen Worten, es wird sowohl die Unterdrückung der ermittelten Störsignalanteile SS als auch die Synthese des identifizierten Nutzsignals NS bzw. NS ' in Kombination angewendet .
Im Unterschied zu herkömmlichen Verfahren zur Geräuschunterdrückung, bei denen ein Eingangssignal - ebenfalls in einer Signalanalysephase - lediglich aufgrund der Stationarität bzw. Nicht-Stationarität untersucht wird, basiert das erfindungsgemässe Verfahren auf einer auditorisch-basierten Signalanalyse. Dabei werden zumindest auditorisch-basierte Merkmale, wie Lautheit, spektrales Profil (timbre) , harmonische Struktur (pitch) , gemeinsame Ein- und Ausschwingzeiten (on-/offset) , kohärente
Amplituden- und Frequenzmodulation, kohärente Phasen, interaurale Laufzeit- und Pegelunterschiede und andere, aus dem Eingangssignal ES extrahiert, wobei die Extraktion einzelner oder aller Merkmale vorgesehen sein kann. Die Definition und weitere Angaben zu auditorischen Merkmalen sind der druckschriftlichen Veröffentlichung von A. S. Bregman mit dem Titel "Auditory Scene Analysis" (MIT Press, Cambridge, London, 1990) entnehmbar. Es wird darauf hingewiesen, dass das erfindungsgemässe Verfahren nicht auf die Extraktion von auditorisch-basierten Merkmalen eingeschränkt ist. Vielmehr ist denkbar, und soll im weiteren als zusätzliche, vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemässen Verfahrens verstanden werden, dass neben auditorisch-basierten Merkmalen zusätzlich auch rein technisch-basierte Merkmale - wie zum Beispiel
Nulldurchgangsraten, zeitliche PegelSchwankungen, verschiedene Modulationsfrequenzen, spektraler Schwerpunkt, Amplitudenverteilung, u.a. - extrahiert werden.
In einer spezifischen Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Extraktion der Merkmale entweder aus dem Zeitsignal oder in verschiedenen, Frequenzbändern vorgenommen wird. Dazu kann eine gehδrgerechte Filterbank (E. Zwicker, H. Fastl, Psychoacoustics -- Facts and Models , Springer Verlag, 1999) oder auch eine technisch basierte Filterbank wie z. B. eine FFT- oder Wavelet-Filterbank verwendet werden.
Die Auswertung der ermittelten Merkmale, seien dies nun auditorisch-basierte oder technisch-basierte Merkmale, erlaubt die Identifikation und Unterscheidung verschiedener Signalanteile SAX bis SAj., wobei einzelne dieser Signalanteile SAX bis SA,, interessierende Nutzsignale NS oder zu eliminierende Stδrsignale SS sind.
Die Auftrennung in die Signalanteile SAX bis SA., wird erfindungsgemäss mit Hilfe von zwei verschiedenen Ansätzen erreicht. Die beiden Ansätze werden anhand der Figuren 2 und 3 im folgenden erläutert .
In Fig. 2 sind die in der Signalanalysephase I ablaufenden Verfahrensschritte in einem Blockdiagramm dargestellt. Es handelt sich dabei um zwei in Serie geschaltete Einheiten, nämlich um eine Merkmalsextraktionseinheit 20 und um eine Gruppierungseinheit 21.
In der Merkmalsextraktionseinheit 20 erfolgt die bereits erläuterte Extraktion von auditorisch-basierten und gegebenenfalls auch von technisch-basierten Merkmalen Mx bis Mj zur Charakterisierung des Eingangssignals ES. Diese Merkmale M1 bis Mj werden in der Folge in der
Gruppierungseinheit 21 mit Hilfe der Methode der primitiven Gruppierung, welche von A. S. Bregman mit dem Titel "Auditory Scene Analysis" (MIT Press, Cambridge, London, 1990) beschrieben worden ist, geordnet. Diese an sich bekannte Methode ist kontext-unabhängig und basiert auf der sequentiellen Abfolge verschiedener Arbeitsschritte, mit welchen das Eingangssignal ES auf Grund der extrahierten Merkmale Mx bis M^ in verschiedene, den unterschiedlichen Klangquellen zugeordneten Signalanteilen SAX bis SA,, unterteilt wird. Dieser Ansatz wird auch etwa als "bottom- up" oder als "data-driven" bezeichnet. Diesbezüglich wird auf die Veröffentlichung von G. Brown mit dem Titel "Computational Auditory Scene Analysis: A Representational Approach" (Ph.D. Thesis, University of Sheffield, 1992) und auf die Veröffentlichung von M. Cooke mit dem Titel "Modelling Auditory Processing Analysis and Organisation" (Ph.D. Thesis, University of Sheffield, 1993) verwiesen. Eine bevorzugte Ausführungsvariante ist in Fig. 3, wiederum in einem Blockschaltbild, dargestellt, wobei die Verwendung der Methode der Schema-basierten Gruppierung vorgesehen ist, welche wiederum von A. S. Bregman (a.a.O.) ausführlich erläutert worden ist. Die Methode der Schema-basierten Gruppierung ist kontext-abhängig und wird auch etwa als "top-down" oder "prediction-driven" bezeichnet. Diesbezüglich sei auf die Veröffentlichung von D. P. W. Ellis mit dem Titel "Prediction-Driven Computational Auditory Scene Analysis" (Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1996) verwiesen.
Wie aus Fig. 3 ersichtlich ist, wird neben der Merkmalsextraktionseinheit 20 und der Gruppierungseinheit 21 zusätzlich eine Hypotheseeinheit 22 in der Signalanalysephase I tätig. Dabei wird bereits aufgrund der in Fig. 3 dargestellten Struktur deutlich, dass nicht mehr nur eine sequentielle Abfolge von Arbeitsschritten vorgesehen ist, sondern es wird, unter Berücksichtigung von einem Vorwissen V, welche der Hypotheseeinheit 22 zugeführt wird, eine Hypothese H über die Art des Eingangssignals ES aufgrund der extrahierten Merkmale M1 bis Mj und aufgrund der Signalanteile SAX bis SA-, erzeugt. Aufgrund der Hypothese H wird vorzugsweise sowohl die Merkmalsextraktion in der Merkmalsextraktionseinheit 20 als auch die Gruppierung der Merkmale ^ bis M^ einer momentanen Situation angepasst . Die Hypothese H wird also mittels einer "bottom-up"-Analyse sowie aufgrund des Vorwissens V über den akustischen Kontext generiert . Die Hypothese H legt wiederum den Kontext der Gruppierung fest und basiert auf Kenntnissen und Annahmen über die akustische Umgebung sowie auf der Gruppierung selbst . Die in der Signalanalysephase I ablaufenden Verfahrensschritte sind also nicht mehr rein sequentiell, sondern es ist eine Rückkopplungsschleife vorgesehen, welche die Anpassung an die jeweilige Situation ermöglicht.
Mit der eben beschriebenen bevorzugten Ausführungsvariante des erfindungsgemässen Verfahrens ist es zum Beispiel möglich, die Sprachverständlichkeit bei einem bekannten
Sprecher, von dem das Vorwissen beispielsweise aus der Art der Sprache, typischen Pitchfrequenzen, Sprechgeschwindigkeit und Formantenfrequenzen besteht, wesentlich zu verbessern gegenüber der Situation, wo keine Angaben über den Sprecher mitberücksichtigt werden.
Gemäss dem erfindungsgemässen Verfahren und unter Berücksichtigung der vorstehenden Ausführungen im Zusammenhang mit der Gruppierung können für die Bildung der auditorischen Objekte, d.h. Signalanteile SAX bis SA.,, in beiden erwähnten Ansätzen für die Gruppierung die Prinzipien der Gestalttheorie (E. B. Goldstein, Wahrnehmungspsychologie , Spektrum Akademischer Verlag, 1996) auf die Merkmale Mx bis Mt angewendet werden. Diese beinhalten insbesondere Kontinuität,
- Nähe,
- Ähnlichkeit, gemeinsames Schicksal, - Geschlossenheit und gute Fortsetzung.
Beispielsweise weisen Merkmale, die nicht kontinuierlich und nicht abrupt ändern, auf die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Signalquelle hin. Zeitlich aufeinanderfolgende
Merkmale mit ähnlicher harmonischer Struktur (pitch) weisen auf spektrale Nähe hin und werden derselben Signalquelle zugeordnet. Auch andere ähnliche Merkmale, wie zum Beispiel Modulation, Pegel oder spektrales Profil, ermöglichen die Gruppierung zu einzelnen Klangkomponenten. Ein gemeinsames Schicksal, wie zum Beispiel gemeinsames Ein- und/oder Ausschwingen und kohärente Modulation, deutet ebenfalls auf die Zugehörigkeit zum selben Signalanteil hin. Die Annahme der Geschlossenheit im zeitlichen Ablauf erleichtert die Interpretation abrupter Änderungen, so trennen Signallücken verschiedene Ereignisse oder Quellen, währenddem überlagerte Anteile auf mehrere Quellen hindeuten.
Unter Fortführung der vorstehenden Ausführungen kann über dies festgehalten werden, dass sich auch das Kriterium "gute Fortsetzung" für Schlussfolgerungen vorzüglich eignet. So ändert ein Signal normalerweise seinen Charakter nicht plötzlich, weshalb langsame Änderungen demselben Signalanteil zugeordnet werden, währenddem schnelle Wechsel neue Signalanteile erzeugen.
Weitere Gruppierungsmδglichkeiten ergeben sich aus den extrahierten Merkmalen Mx bis Mj selber. So kann durch die Analyse der Lautheit bestimmt werden, ob ein Signalanteil überhaupt vorhanden ist oder nicht. Des weitern ist das spektrale Profil verschiedener Klangkomponenten (Signalanteile) in der Regel unterschiedlich und ermöglicht daher die Differenzierung verschiedener auditorischer Objekte. Eine ermittelte harmonische Struktur (pitch) erlaubt ihrerseits Rückschlüsse auf einen tonalen Signalanteil, der durch Pitch-Filterung erhalten werden kann. Die Übertragungsfunktion eines Pitch-Filters kann dabei beispielsweise die folgende Übertragungsfunktion aufweisen:
Hpiteh(z) = 1 - Z-k,
wobei z"k der Periodenlänge der Pitchfrequenz entspricht. Durch Pitch-Filterung können sodann die tonalen Signalanteile von den restlichen Signalanteilen getrennt werden.
Die Analyse kohärenter Modulationen erlaubt es, spektrale Komponenten zu gruppieren, die mit demselben zeitlichen Muster moduliert sind, bzw. zu trennen, wenn die Muster unterschiedlich sind. Damit lassen sich insbesondere verschiedene Sprachanteile im Signal identifizieren und in der Folge auch trennen.
Die Auswertung gemeinsamer Ein- und AusSchwingvorgänge erlaubt es zu erkennen, welche Signalanteile mit verschiedenem Frequenzgehalt zusammengehören. Grδssere asynchrone Amplitudenanstiege bzw. -abfalle indizieren wiederum unterschiedliche Signalanteile.
Nach der Identifikation der einzelnen Signalanteile SAX bis SA-, in der Signalanalysephase I kann die eigentliche Stδrgeräuschbefreiung in der Signalverarbeitungsphase II vorgenommen werden (Fig. 1) . Eine Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens besteht darin, die Stδranteile in den Frequenzbändern, in welchen sie auftreten, abzusenken bzw. zu unterdrücken. Das gleiche Resultat hat die Massnahme, dass identifizierte Nutzsignalanteile verstärkt werden. In den gleichen erfindungsgemässen Lδsungsbereich gehört die Kombination von Absenken bzw. Unterdrücken von Stδrsignalanteilen und die Verstärkung von Nutzsignalanteilen.
Eine weitere Ausführungsform der in der Signalverarbeitungsphase II vorgenommenen
Verfahrensschritte besteht darin, die gruppierten und als Nutzsignal identifizierten Signalanteile neu zusammenzumischen.
Eine noch weitere Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens besteht darin, dass das Nutzsignal NS bzw. das geschätzte Nutzsignal NS mittels der in der
Signalanalysephase I gewonnenen Informationen neu synthetisiert wird. Dabei besteht eine bevorzugte AusführungsVariante darin, dass mittels Analyse der harmonischen Struktur (Pitch-Analyse) die verschiedenen Grundfrequenzen der Nutzsignale extrahiert werden und dass die spektralen Pegel der harmonischen Oberwellen beispielsweise mittels Lautheits- oder LPC-Analyse bestimmt werden ( S. Launer, "Loudness Perception in Listeners with Sensorineural Hearing Loss", Dissertation, Universität Oldenburg, 1995, J. R. Deller, J. G. Proakis, J. H. L. Hansen, "Discrete-Time Processing of Speech Signals", Macmillan Publishing Company, 1993) . Aus dieser Information kann dann ein vollständig synthetisch generiertes Signal für tonale Sprachanteile erzeugt werden. In Weiterführung der vorstehend genannten, bevorzugten Ausführungsvariante wird vorgeschlagen, eine Kombination von NutzSignalverstärkung und Nutzsignalsynthese vorzusehen.
Das erfindungsgemässe Verfahren, bestehend aus Signalanalysephase I undSignalverarbeitungsphase II, erlaubt es also, aus beliebigen Eingangssignalen ES ein allfälliges Nutzsignal NS zu extrahieren und unerwünschte Störanteile SS gezielt auszuschalten bzw. erwünschte Signalanteile NS neu zu generieren. Damit kann eine viel bessere, der Umgebungssituation angepasste Geräuschunterdrückung erreicht werden. Im Gegensatz zum herkömmlichen Noise Canceling werden mit dem erfindungsgemässen Verfahren die Nutzsignale nicht beeinträchtigt. Des weitern können auch nicht-stationäre Störgeräusche aus dem Eingangssignal ES entfernt werden. Schliesslich wird darauf hingewiesen, dass mit herkömmlichen Stδrgeräusch-Unterdrückungsalgorithmen es nicht möglich ist, eine Synthese des Nutzsignals vorzunehmen.
Eine weitere Ausführungsform des erfindungsgemässen
Verfahrens besteht darin, dass dieses mit den eingangs erwähnten Methoden wie Beamforming, binaurale Ansätze zur Stδrgeräuschlokalisation und -Unterdrückung oder durch Klassifikation der akustischen Umgebung und entsprechender Programmwahl kombiniert wird.
Zwei Beispiele ähnlicher Ansätze zur Störgeräuschbefreiung, welche sich aber nur der primitiven Gruppierung bedienen, sind im Folgenden genannt. Unoki und M. Akagi, "A method of signal extraction from noisy signal based on auditory scene analysis", Speech Communication, 27, Seiten 261 bis 279, 1999, und WO 00/01200. In beiden Ansätzen wird die Störgeräuschunterdrückung mittels Extraktion einiger weniger auditorischer Merkmale und kontextunabhängiger Gruppierung durchgeführt. Die hier vorgeschlagene Lösung ist jedoch vollständiger und dem auditorischen System näher. Es wird darauf hingewiesen, dass das erfindungsgemässe Verfahren nicht auf Sprache als Nutzsignal beschränkt ist. Darüber hinaus werden alle bekannten auditorischen Mechanismen sowie technisch basierte Merkmale verwendet . Ausserdem erfolgt die Merkmalsextraktion und die Gruppierung je nach Bedarf bzw. Möglichkeit Kontext-/Vorwissen-abhängig oder -unabhängig.

Claims

Patentansprüche:
1. Verfahren zur Elimination von Stδrsignalanteilen (SS) in einem Eingangssignal (ES) , wobei das Verfahren darin besteht,
dass in einer Signalanalysephase (I) die Störsignalanteile (SS) und ein im Eingangssignal (ES) enthaltenes Nutzsignal (NS) charakterisiert werden und
- dass in einer Signalverarbeitungsphase (II) aufgrund der in der Signalanalysephase (I) erhaltenen Charakterisierung das Nutzsignal (NS) bzw. ein geschätztes Nutzsignal (NS ' ) ermittelt bzw. erzeugt wird,
wobei die Charakterisierung der Signalanteile (SS, NS) zumindest unter Verwendung von auditorisch-basierten Merkmalen (Mx bis Mj) erfolgt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein oder mehrere der nachfolgenden auditorisch-basierten Merkmale (M bis M3) zur Charakterisierung der Signalanteile (NS, SS) verwendet werden: Lautheit, spektrales Profil, harmonische Struktur, gemeinsame Ein- und Ausschwingzeiten, kohärente Amplituden- und Frequenzmodulation, kohärente Phasen, interaurale Laufzeit- und Pegelunterschiede .
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 , dadurch gekennzeichnet, dass die auditorisch-basierten Merkmale (M^ bis Mj) in unterschiedlichen Frequenzbändern ermittelt werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Charakterisierung der Signalanteile (SS, NS) durch Auswertung der in der Signalanalysephase (I) ermittelten Merkmale (Mx bis Mj) unter Verwendung der Methode der primitiven Gruppierung erfolgt.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Charakterisierung der Signalanteile (SS, NS) durch Auswertung der in der Signalanalysephase (I) ermittelten Merkmale unter Verwendung der Methode der Schema-basierten Gruppierung erfolgt .
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass über die Art eines Signalanteils (SS, NS) eine Hypothese erstellt bzw. vorgegeben wird, die bei der Gruppierung der ermittelten Merkmale (Mx bis Mj) berücksichtigt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass zur Charakterisierung der Signalanteile (NS, SS) die auditorisch-basierten und die gegebenenfalls anderen Merkmale (Mx bis Mj) mit den Prinzipien der Gestalttheorie gruppiert werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die als Störsignale (SS) identifizierten Signalanteile unterdrückt und/oder dass die als Nutzsignale (NS) bzw. als geschätzte Nutzsignale (NS') identifizierten Signalanteile verstärkt werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Nutzsignal (NS) bzw. ein geschätzes Nutzsignal (NS1) in der Signalverarbeitungsphase (II) aufgrund von in der Signalanalysephase (I) ermittelten Merkmalen (M. bis Mj) synthetisiert wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass in der Signalanalysephase (I) mit Hilfe einer Analyse der harmonischen Struktur verschiedene Grundfrequenzen der Signalanteile des Nutzsignals (NS) bzw. des geschätzten Nutzsignals (NS ' ) extrahiert werden, dass, insbesondere mit Hilfe einer Lautheits- oder LPC-Analyse, spektrale Pegel von harmonischen Oberwellen dieser Signalanteile bestimmt werden und dass aufgrund der spektralen Pegel und der harmonischen Oberwellen ein
Nutzsignal für tonale Sprachanteile synthetisiert wird.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass in der Signalanalysephase (I) mit Hilfe einer Analyse der harmonischen Struktur nichttonale Signalanteile des Nutzsignals (NS) bzw. des geschätzten Nutzsignals (NS ' ) extrahiert werden, dass, insbesondere mit Hilfe einer Lautheits- oder LPC-Analyse, spektrale Pegel dieser Signalanteile bestimmt werden und dass mit Hilfe eines Noisegenerators ein Nutzsignal für nichttonale Sprachanteile synthetisiert wird.
12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Nutzsignal (NS) bzw. das geschätzte Nutzsignal (NS ' ) verstärkt wird.
13. Anwendung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 zum Betrieb eines Hörgerätes.
14. Hörgerät, das nach dem Verfahren gemäss einem der Ansprüche 1 bis 12 arbeitet.
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