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Von robuster automatischer Spracherkennung zu robuster menschlicher Spracherkennung: Grundlagen für die Hörgeräte von morgen?

* Presenting author
Day / Time: 21.03.2018, 09:40-10:00
Room: MW 1450
Typ: Regulärer Vortrag
Abstract: Die Lebensqualität Schwerhörender ist beeinträchtigt, wenn die natürliche Teilhabe am sozialen und kulturellen Leben durch Kommunikationsprobleme erschwert wird. Hörgeräte versprechen Betroffenen eine Verbesserung der Situation, können dieses Versprechen allerdings in akustisch schwierigen Bedingungen nicht immer einlösen. Es kann der Sprachverständlichkeit im Störgeräusch abträglich sein, dass Sprachsignalanteile und andere Signalanteile gleichermaßen komprimiert werden um die relevanten Pegel auf den verringerten Dynamikbereich Schwerhörender abzubilden. Aus Experimenten mit robusten automatischen Spracherkennern geht deutlich hervor welche Signalanteile für eine gute Erkennungsrate im Störgeräusch unverzichtbar sind. Es ist möglich diese Signalanteile unter einer Dynamikkompression weitgehend zu erhalten. Ein solcher Kompressionsalgorithmus wurde entworfen und in einem mobilen Hörgeräteprototypen implementiert. Das "Framework for Auditory Discrimination Experiments" (FADE) ist ein Modell der menschlichen Spracherkennung das auf der Technologie robuster automatischer Spracherkenner basiert und sagt eine Verbesserung der Sprachverständlichkeit gegenüber traditioneller Dynamikkompression vorher. Die Auswirkung verschiedener Dynamikkompressionsalgorithmen auf die Sprachverständlichkeitschwellen Normalhörender wurden mit dem Matixsatztest im stationären und fluktuierenden Störgeräusch gemessen, in der Annahme, dass die Schwellen für Schwerhörende nicht besser sein werden. Die Pilotergebnisse zeigen, dass die Signalverarbeitung robuster automatische Spracherkenner als Modell des menschlichen Sprachverstehens wertvolle Hinweise auf die für Sprachverständlichkeit relevanten Strukturen in Sprachsigalen geben kann, und dies in robusten Hörhilfen Anwendung finden sollte.