Trennung von Sprachsignalen für Hörgeräte mittels tiefen maschinellen Lernens und geringen Hardware-Voraussetzungen (C06*)

• Fachliche Zuordnung: Akustik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 352015383

Das Projekt erforscht tiefes maschinelles Lernen zur Trennung der Signale mehrerer Sprechenden, die durch Hörgeräte erfasst wurden. Die zu entwickelnden Lösungen werden mit geringen Hardware-Voraussetzungen kompatibel sein und damit zu einer Verbesserung der Kommunikationsfähigkeit bei der Nutzung von Hörgeräten beitragen. Dazu werden aktuelle Ansätze aus dem Bereich der Sprachsignaltrennung durch rekurrente neuronale Netze mit auditorischen Modellen akustischer Wahrnehmung kombiniert. Insbesondere werden neue Trainingsparadigmen für komplexe binaurale Szenen erforscht, ebenso wie die Erhaltung binauraler Merkmale und Qualitätsmaße der Sprachsignaltrennung.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1330: Hörakustik: Perzeptive Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen
• Antragstellende Institution: Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Bernd T. Meyer