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Einfluss der Mikrofonarray-Topologie von Konferenzmikrofonen auf die Qualität der Quellenseparation (de)
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Abstract:
Mit der Digitalisierung von Planungs- und Besprechungsabläufen sind sowohl hybride als auch rein digitale Videokonferenzen zum Alltag geworden. Als zentrales Element hierfür ist neben der Videoübertragung auch eine qualitativ hochwertige und gleichzeitig einfach zu bedienende Audioübertragung unabdingbar. So werden Mikrofonarrays mittlerweile schon in Laptops verbaut, oder auch externe, sogenannte Konferenzmikrofone eingesetzt, um mit einem einzigen Gerät mehrere Sprecher/innen klar übertragen zu können. Technisch wird dies zusammen mit Mikrofonarrays zum Beispiel über Beamforming und Algorithmen zur Quellenseparierung realisiert. Für letztere werden häufig „blinde“ Ansätze verwendet, was bedeutet, dass wir im Voraus keinerlei Information über die Quellen oder deren Übertragungsweg zu den Mikrofonen kennen und daher auch nicht ausnutzen können. Die Hauptannahme für existierende Algorithmen wie Frequency Domain Independent Component Analysis (FD-ICA), Independent Vector Analysis (IVA) oder TRIple-N Independent component analysis for CONvolutive mixtures (TRINICON) ist die statistische Unabhängigkeit der Quellsignale. Hierüber wird versucht, aus den – im akustischen Fall – an den Mikrofonen gemischten Quellsignalen die ursprünglichen Quellen zu extrahieren. Da in der Literatur größtenteils von einem unbestimmten, vorliegenden Observationsvektor ausgegangen wird, dessen Ursprung nicht weiter definiert wird, soll in diesem Beitrag der Einfluss der Anordnung der Sensoren auf das Ergebnis der Separierung eingegangen und erläutert werden.