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Automatische Segmentierung binauraler Raumimpulsantworten für die Modellierung von Sprachverständlichkeit

* Presenting author
Day / Time: 20.03.2018, 14:00-14:20
Room: MW 1050
Typ: Regulärer Vortrag
Abstract: Aktuelle raumimpulsantwortbasierte Sprachverständlichkeitsmodelle sind in der Lage, die beiden wichtigsten binauralen Wahrnehmungsaspekte – Better-ear-listening und Spatial-release-from-masking – mit hoher Genauigkeit nachzubilden. Um den Einfluss von Nachhall in diesen Modellen zu berücksichtigen, wurde zuletzt eine Modellerweiterung vorgeschlagen, welche die binaurale Raumimpulsantwort zunächst in einen frühen, nützlichen und einen späten, nachteiligen Anteil aufteilt, bevor sie in das Prädiktionsmodell eingeht. Auf der Grundlage von Hinweisen, dass sich eine solche Zeitgrenze und Raumeigenschaften auf den resultierenden Prädiktionsfehler auswirken (Leclère et al. 2015) wurde in der vorliegenden Arbeit der systematische Einfluss dieser Variablen untersucht. Hierzu wurden Sprachrezeptionsschwellen in Ruhe in vier simulierten Räumen gemessen. Die Räume wurden systematisch hinsichtlich ihrer mittleren Nachhallzeit variiert, während die Raumgeometrie konstant gehalten wurde. Durch eine Erweiterung des binauralen Sprachverständlichkeitsmodells nach Jelfs (2011) um raumabhängige Zeitgrenzen konnte im Ergebnis der mittlere Prädiktionsfehler um ca. 1 dB verringert werden.