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Höranstrengung als Messverfahren zur Evaluation von Near-end listening enhancement Algorithmen

* Presenting author
Day / Time: 20.03.2018, 15:40-16:00
Room: MW 1050
Typ: Poster
Das Posterforum zu diesen Postern findet am Dienstag von 16:00 - 16:40 Uhr direkt am Poster in der Magistrale des MW-Gebäudes - Posterinsel G - statt. Die Poster hängen von Dienstag morgen bis Donnerstag nachmittag.
Abstract: Wird Sprache über Lautsprecher im Beisein von Umgebungsgeräuschen wiedergegeben, ist sie häufig schwer zu verstehen (z.B. Telefonieren in lauter Umgebung oder Bahnhofsdurchsagen). Wird das Sprachsignal vor der Lautsprecherwiedergabe mithilfe eines sogenannten Near-end listening enhancement Algorithmus bearbeitet, kann die Sprachverständlichkeit erheblich verbessert werden. Zur Evaluation solcher Vorverarbeitungsalgorithmen wurde bisher nahezu ausschließlich die Messung der Sprachverständlichkeit oder Sprachqualität verwendet. In dieser Studie wurde untersucht, ob sich die Messung der Höranstrengung als Alternative eignet. Diese hat den Vorteil, dass sie sensibel für SNR ist, welche oft in Anwendungsszenarien auftreten. Z.B. liegen beim Telefonieren im Auto häufig SNR vor, bei denen bereits die unverarbeitete Sprache vollständig verstanden wird. Für dieses Szenario kann keine Verbesserung der Sprachverständlichkeit gemessen werden. Dennoch können Vorverarbeitungsalgorithmen hier nützlich sein, wenn eine Reduzierung der Höranstrengung erzielt wird. In dieser Studie wurde ein zuvor entwickelter Algorithmus mit einer kategorialen Höranstrengungsmessung untersucht. Hierfür bewerteten die Probanden die Anstrengung des Verstehens von unverarbeiteter und verarbeiteter Sprache auf einer Skala von „mühelos“ bis „nur Störgeräusch“. Für einen breiten SNR-Bereich zeigt sich eine geringere Höranstrengung für die verarbeitete im Vergleich zur unverarbeiteten Sprache. Besteht Interesse an der Evaluation von Vorverarbeitungsalgorithmen in realitätsnahen Anwendungsszenarien, stellt die Messung der Höranstrengung somit eine gute Alternative dar.