Mehrkanalige Geräuschreduktion bei Sprachsignalen mittels Kalman-Filter

In Freisprechsystemen stören neben akustischen Echos vor allem Hintergrundgeräusche die Verständigung der Gesprächsteilnehmer nachhaltig. In dieser Arbeit werden, aufbauend auf Analysen von Fahrzeugeräusch und Sprache, mehrkanalige Methoden zur Unterdrückung dieser Hintergrundgeräusche untersucht. Hierbei wird insbesondere ein auf Multiple-Input Single-Output (MISO) Kalman-Filterung basiertes Verfahren vorgeschlagen. Dieses verwendet ein in dieser Arbeit hergeleitetes Modell des Fahrzeuginnenraums und kombiniert in einem Filter die Funktionalität von Beamformer und Postfilter. Für die notwendige Schätzung der Modellparameter werden drei neue Methoden zur mehrkanaligen parametrischen Spektralschätzung präsentiert sowie eine Möglichkeit zur Umgehung des Problems der blinden Raumimpulsantwortschätzung diskutiert. Anschließend wird die Implementierung des Verfahrens in einer effizienten und flexiblen Teilbandstruktur mit Polyphasenfilterbänken beschrieben. Die Arbeit endet mit der Diskussion der Simulationsergebnisse