Koordinationsfonds

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Reinhold Häb-Umbach
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 282835863

Wir sind tagtäglich von einer Vielzahl von Geräuschen und anderen akustischen Ereignissen umgeben, und doch können wir uns mühelos in einer solchen Umgebung unterhalten, und die wahrgenommenen akustischen Eindrücke geben uns eine Vorstellung darüber, in welcher Umgebung wir uns gerade befinden. Ein technisches System mit ähnlichen Fähigkeiten hätte vielfältige Anwendungen, beispielsweise im Bereich des umgebungsgestützten Lebens (Ambient Assisted Living), für Freisprechkommunikationssysteme oder für Überwachungssysteme. Aufgrund der Allgegenwart von Funkkommunikationssystemen und den sinkenden Kosten für Mikrofone und Computer sind die technischen Voraussetzungen für solche intelligente Systeme gegeben - jedoch liegt der Engpass in der Leistungsfähigkeit der Algorithmen.Diese Forschungsgruppe hat sich zum Ziel gesetzt, die akustische Signalverarbeitung und Klassifikation auf akustischen Sensornetzen intelligenter zu machen und damit besser an den Benutzer anzupassen. Die Verfahren sollen mit variierenden akustischen Umgebungsbedingungen zurechtkommen, unabhängiger vom Vorhandensein von passenden annotierten Trainingsdaten sein, und gleichzeitig dem Benutzer gegenüber vertrauenswürdig sein und die Privatsphäre respektieren. Diese Arbeiten werden den Weg ebnen für eine neue Klasse von Anwendungen, die fortschrittliche akustische Signalverarbeitung mit semantischen Analyse der Audiodaten verknüpft. Die Projektziele sollen dadurch erreicht werden, dass ein dreistufiger Ansatz gewählt wird: auf der ersten, untersten Ebene der Verarbeitung werden Funkkommunikations- und Synchronisationsaspekte behandelt, die zweite, mittlere Ebene ist der Signalextraktion und -verbesserung gewidment, während die dritte, oberste Ebene zum Ziel hat, die Signale zu klassifizieren und zu interpretieren. Dabei werden Verfahren der mehrkanaligen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens miteinander verknüpft. Auf diese Weise wird ein Rahmenwerk entstehen für die Nutzung akustischer Sensornetze in einer Vielzahl von neuen Anwendungen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2457: Akustische Sensornetze