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Speech Enhancement (SpEn)2.5 ECTS (englische Bezeichnung: Speech Enhancement)
Modulverantwortliche/r: Emanuël A. P. Habets Lehrende:
Emanuël A. P. Habets
Start semester: |
WS 2021/2022 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
45 Std. | Language: |
Deutsch oder Englisch |
Lectures:
Empfohlene Voraussetzungen:
It is recommended to finish the following modules before starting this module:
Sprach- und Audiosignalverarbeitung (SS 2021)
Digitale Signalverarbeitung (WS 2020/2021)
Statistische Signalverarbeitung (WS 2020/2021)
Inhalt:
Course Description
We live in a noisy world! In all applications related to speech, from hands-free communication to human-machine interfaces, a speech signal of interest captured by one or more microphones is contaminated by noise and reverberation. The quality and intelligibility of the signal of interest depend highly on the level of noise and reverberation. Therefore, it is highly desirable, and sometimes even indispensable, to "clean up" the captured signals before storage, transmission, or reproduction. This course discusses both model-driven and data-driven methods to estimate the signal of interest. It aims to provide a strong foundation for researchers, engineers, and graduate students interested in signal and speech enhancement. Relation to other courses
This course is the most advanced course offered by the university on this topic, and serves as an excellent basis from which to commence research in the area. Various aspects of the course bring students up to date with the very latest developments in the field, as seen in recent international conferences and journals. This course is well complimented by Selected Topics in Perceptual Audio Coding (Prof. Herre) and Auditory Models (Prof. Edler).
Lernziele und Kompetenzen:
Students
Formulate the speech enhancement problem mathematically.
Derive optimal single- and multi-channel filters to reduce noise and reverberation.
Evaluate and compare the performance of single- and multi-channel filters for speech enhancement.
Understand how reference signals and other prior information can be used in a speech enhancement system.
Understand the limitations and challenges of existing speech enhancement systems.
Understand the importance of binaural cues and the influence of a speech enhancement system on the binaural cues in the context of hearing aids.
Design a microphone array and analyze its performance.
Design a speech enhancement system for a given acoustic scenario.
Evaluate both subjectively and objectively the performance of a speech enhancement system in terms of the speech quality and intelligibility.
Organisatorisches:
Die Unterrichts- und Prüfungssprache (Deutsch oder Englisch) wird in der ersten Lehrveranstaltung mit den Studierenden vereinbart.
Weitere Informationen:
Keywords: speech, audio, signal processing, AudioLabs, Sprachverarbeitung
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Berufspädagogik Technik (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2020w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule Fachwissenschaft | Speech Enhancement)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Speech Enhancement (Prüfungsnummer: 788996)
(diese Prüfung gilt nur im Kontext der Studienfächer/Vertiefungsrichtungen [9], [10], [20], [22], [23], [24], [25], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35])
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Prüfung kann wahlweise in Deutsch oder Englisch abgelegt werden.
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2021/2022, 1. Wdh.: SS 2022, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Emanuël A. P. Habets |
Speech Enhancement (Prüfungsnummer: 68801)
(englischer Titel: Speech Enhancement)
(diese Prüfung gilt nur im Kontext der Studienfächer/Vertiefungsrichtungen [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [21], [26])
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Prüfung kann wahlweise in Deutsch oder Englisch abgelegt werden.
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2021/2022, 1. Wdh.: SS 2022
1. Prüfer: | Emanuël A. P. Habets |
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