Entwicklung von Datenanalyseverfahren für die Qualitätsbewertung technischer Prozesse, basierend auf spektralen Repräsentationen akustischer Vorgänge

• Applicants: Dr.-Ing. Dieter Hentschel; Professor Dr.-Ing. Rüdiger Hoffmann
• Subject Area: Measurement Systems
• Term: from 2004 to 2008
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5416257

Traditionell spielt die akustische Analyse von Signalen, die beim Betrieb oder der Prüfung von technischen Systemen emittiert werden, eine wichtige Rolle in ihrer Qualitätsbewertung. Die technischen Systeme werden in zweierlei Hinsicht immer komplexer: Zum einen werden die Materialien dadurch physikalisch schwerer handhabbar, dass sie für einen speziellen Einsatz entwickelt werden. Ein Beispiel hierfür ist der mit Kohlenstoff-Fasern verstärkte Kunststoff mit inhomogenen und anisotropen Eigenschaften. Zum anderen werden aus diesen Materialien technische Systeme immer höherer Funktionalität gefertigt. Mit zunehmender Kompliziertheit der zu überwachenden Einheiten werden auch die auszuwertenden akustischen Signale komplizierter und erhalten insbesondere eine (zeitliche) Struktur. Auf solche Signale konzentriert sich der Antrag vorrangig. Auf der algorithmischen Seite entspricht das dem Übergang von der numerischen zur strukturellen Klassifikation (Folgenklassifikation). Da die Spracherkennung diesen Obergang schon sehr zeitig vollziehen musste, ist sie der unbestrittene Vorreiter der strukturellen Klassifikation und soll deshalb auch im vorliegenden Antrag als Vorbild dienen. Aufgrund der geschilderten Situation bringt dieser Antrag zwei Einrichtungen aus der Qualitätsanalyse und der Sprachsignalverarbeitung zusammen, die ihre bisherigen Erfahrungen miteinander verbinden wollen, um das Lernen von Strukturen und die strukturelle Klassifikation auf die Analyse allgemeiner akustischer Signale zu erweitern. Das Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren hat in seiner Außenstelle EADQ in der Vergangenheit umfangreiche Erfahrungen auf dem Gebiet der akustischen Qualitätsanalyse gesammelt. Trendanalysen und aktuelle Anwenderanfragen zeigen klar, dass in der Zukunft Prüfaufgaben entstehen werden, die mit den bisherigen Methoden nicht ausreichend gut gelöst werden können, z. B. die akustische Analyse hochkomplexer Teile im Flugzeugbau. Der vorliegende Antrag soll dazu dienen, auch für diese künftigen Aufgaben leistungsfähige Algorithmen bereitzustellen. Das Institut für Akustik und Sprachkommunikation besitzt umfangreiche Erfahrungen auf dem Gebiet der Spracherkennung und -synthese. In einem in den vergangenen Jahren mit DFG-Förderung entstandenen integrierten System zur Spracherkennung und -synthese sind die algorithmischen Voraussetzungen für ein effektives Strukturlernen für Zwecke der Sprachverarbeitung entwickelt worden. Für diese Einrichtung bedeutet der vorliegende Antrag eine Erweiterung der Methoden des Strukturlernens auf allgemeine akustische, nicht unbedingt sprachliche Strukturen. Zur theoretischen Einordnung sei bemerkt, dass die vorgeschlagenen Arbeiten auf den Einsatz der sogenannten Finite State Transducers zielen, deren Anwendung in der Sprachverarbeitung ein aktuelles Thema in der internationalen Forschung darstellt. Die TU Dresden besitzt auf diesem innovativen Gebiet eine sehr gute Position, deren Ausdehnung auf allgemeine akustische Signale sehr erfolgversprechend und nach unserer Kenntnis der Literatur ohne Vorbild ist. In einem orientierenden Experiment haben wir gezeigt, dass eine Klassifikationsaufgabe mit Sinter-Bauelementen, die bisher aufgrund einer speziellen Prozessanalyse gelöst wurde, bereits mit den in dem DFG-Vorhaben zur Sprachanalyse entwickelten Algorithmen ohne spezielle Prozesskenntnis gelöst werden kann, so dass auch aus experimenteller Sicht die begründete Erwartung besteht, dass die beabsichtigte Weiterentwicklung des Systems Lösungen für hochkomplexe Klassifikationsaufgaben liefern wird.

• DFG Programme: Research Grants