Projekt C6 - Trennung von Sprachsignalen für Hörgeräte mittels tiefen maschinellen Lernens und geringen Hardware-Voraussetzungen

Projekt C6 - Trennung von Sprachsignalen für Hörgeräte mittels tiefen maschinellen Lernens und geringen Hardware-Voraussetzungen

Projekt C6 - Trennung von Sprachsignalen für Hörgeräte mittels tiefen maschinellen Lernens und geringen Hardware-Voraussetzungen

Das Projekt erforscht tiefes maschinelles Lernen zur Trennung der Signale mehrerer Sprechenden, die durch Hörgeräte erfasst wurden. Die zu entwickelnden Lösungen werden mit geringen Hardware-Voraussetzungen kompatibel sein und damit zu einer Verbesserung der Kommunikationsfähigkeit bei der Nutzung von Hörgeräten beitragen.

Dazu werden aktuelle Ansätze aus dem Bereich der Sprachsignaltrennung durch rekurrente neuronale Netze mit auditorischen Modellen akustischer Wahrnehmung kombiniert. Insbesondere werden neue Trainingsparadigmen für komplexe binaurale Szenen erforscht, ebenso wie die Erhaltung binauraler Merkmale und Qualitätsmaße der Sprachsignaltrennung.

Publikationen

2025

  • Roßbach J, Wagener KC, Meyer BT (2025) Multilingual non-intrusive binaural intelligibility prediction based on phone classification. Computer Speech & Language 89: 101684. DOI: 10.1016/j.csl.2024.101684

2024

  • Hoffner DE, Roßbach J, Meyer BT (2024) Joint prediction of subjective listening effort and speech intelligibility based on end-to-end learning. Proc. Interspeech 2024, Kos, Greece, 1.-5.09.2024, 4214-4218. DOI: 10.21437/Interspeech.2024-473
  • Westhausen NL, Kayser H, Jansen T, Meyer BT (2024) Real-time multichannel deep speech enhancement in hearing aids: Comparing monaural and binaural processing in complex acoustic scenarios. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 32, 4596-4606. DOI: 10.1109/TASLP.2024.3473315. Preprint available: 10.48550/arXiv.2405.01967
  • Westhausen NL, Meyer BT (2024) Binaural multichannel blind speaker separation with a causal low-latency and low-complexity approach. IEEE Open Journal of Signal Processing 5, 238-247. DOI: 10.1109/OJSP.2023.3343320

2023

  • Reuter PM, Rollwage C, Meyer BT (2023) Multilingual query-by-example keyword spotting with metric learning and phoneme-to-embedding mapping. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Rhodes Island, Greece, 04-10.06.2023, pp. 1-5. DOI: 10.1109/ICASSP49357.2023.10095400
  • Westhausen NL, Meyer BT (2023) Low bit rate binaural link for improved ultra low-latency low-complexity multichannel speech enhancement in hearing aids. 2023 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), New Paltz, NY, USA, 2023, pp. 1-5. DOI: 10.1109/WASPAA58266.2023.10248154

2022

  • Kayser H, Hermansky H, Meyer BT (2022) Spatial speech detection for binaural hearing aids using deep phoneme classifiers. Acta Acustica 6:25, 14 pages. DOI: 10.1051/aacus/2022013
  • Roßbach J, Huber R, Röttges S, Hauth CF, Biberger T, Brand T, Meyer BT, Rennies J (2022) Speech intelligibility prediction for hearing-impaired listeners with the LEAP model. Proc. Interspeech 2022, (Seoul, South Corea), 3498-3502. DOI: 10.21437/Interspeech.2022-10460
  • Westhausen NL, Meyer BT (2022) tPLCnet: Real-time deep packet loss concealment in the time domain using a short temporal context. Interspeech, Incheon, Korea, 18.-22.09.2022, p 2903-2907. 10.21437/Interspeech.2022-10157

Aus Kooperationen des PI mit dem SFB entstandene Publikationen vor Beginn des Teilprojekts

  • Hülsmeier D, Hauth CF, Röttges S, Kranzusch P, Roßbach J, Schädler MR, Meyer BT, Warzybok A, Brand T (2021) Towards non-intrusive prediction of speech recognition thresholds in binaural conditions. 14th ITG Conference on Speech Communication, Kiel, 29 September-1 October 2021, 199-203.
    ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9657531
  • Roßbach J, Röttges S, Hauth CF, Brand T, Meyer BT (2021) Non-intrusive binaural prediction of speech intelligibility based on phoneme classification. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp 396-400.
    DOI: 10.1109/ICASSP39728.2021.9413874
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