Modellierung von Audiosignalen durch Transiente-, Sinusoide- und Residual-Komponenten

URN urn:nbn:de:gbv:705-opus-16719
URL
Dokumentart: Dissertation
Institut: Lehrstuhl: Allgemeine Nachrichtentechnik
Fakultät: Fakultät Elektrotechnik
Hauptberichter: Zölzer, U. Prof. Dr.-Ing. habil.
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 24.10.2008
Erstellungsjahr: 2008
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Prognose , Psychoakustik , Tonsignal
Freie Schlagwörter (Deutsch): Audiosignalzerlegung , Audiosignalkomponente , Signalmanipulation
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften

Kurzfassung auf Deutsch:

In der vorliegenden Dissertation wurde ein Verfahren zur automatischen Zerlegung und Modellierung von Audiosignalen in Transiente-, Sinusoide- und Residual-Komponenten (TSR-Verfahren) entwickelt. Die eigenen Beiträge dieser Arbeit sind die speziellen Detektions- und Zerlegungsalgorithmen für Transiente- und Residual-Komponenten und die erweiterten Modellierungsansätze für Transiente-, Sinusoide- und Residual-Komponenten. --- Das TSR-Verfahren ist blockbasiert und wird auf mit 22050 bis 44100 Hz abgetasteten Mono-Signalen angewandt. Der zu verarbeitende Signalblock kann zwischen 1024 und 2048 Abtastwerte beinhalten. Die aufeinanderfolgenden Signalblöcke können sich um 50 oder 75% überlappen. Das Verfahren eignet sich somit für echtzeitfähige Anwendungen in der Audiosignalverarbeitung. --- Der Vorteil das TSR-Verfahrens liegt auch in seiner Flexibilität, als SM-Verfahren (Sinusoidal Modeling) oder SMS-Verfahren (Spectral Modeling Synthesis) eingesetzt zu werden. Das SM-Verfahren stellt ein zerlegtes Audiosignal als Summe von Sinusoiden (deterministische Signalkomponenten) dar, während das SMS-Verfahren ein zerlegtes Audiosignal als Summe von Sinusoiden plus Restsignal (stochastische Signalkomponenten) darstellt. Das TSR-Verfahren segmentiert hingegen ein Audiosignal in drei Komponenten (Transiente, Sinusoide und Residual) und stellt somit eine Erweiterung des SM- und des SMS-Verfahrens für Audiosignale dar, die Transiente beinhalten.

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