Modellierung von Audiosignalen durch Transiente-, Sinusoide- und Residual-Komponenten
Publication date
2008
Document type
PhD thesis (dissertation)
Author
Nsabimana, Françios Xavier
Advisor
Referee
Granting institution
Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
Exam date
2008-10-24
Organisational unit
DOI
Publisher
Universitätsbibliothek der HSU/UniBw H
Part of the university bibliography
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File(s)
Language
German
DDC Class
620 Ingenieurwissenschaften
Keyword
Audiosignalzerlegung
Prognose
Audiosignalkomponente
Psychoakustik
Signalmanipulation
Tonsignal
Abstract
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.
Version
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