Abstract
Ziel des H-C3 Projektes Hören in Räumen ist die Entwicklung eines ersten gehörmotivierten Modells zur Vorhersage von Wahrnehmungsattributen bei der räumlichen Hörwahrnehmung. Erstmalig soll dazu ein binaurales Signalverarbeitungsmodell zur Nachbildung der Vorverarbeitung beim menschlichen beidohrigen Hören mit einem Machine Learning Ansatz gekoppelt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen als eine Grundlage für die Bewertung der Relevanz auditorisch verarbeiteter Information, wobei zunächst natürliche oder virtuelle akustische Umgebungen betrachtet werden. Das resultierende System kann u.a. als Basis für die Bewertung von Benutzerinteraktionen mit Informationssystemen dienen bei denen akustische Signale verwendet werden, oder zur Bewertung der Relevanz der akustischen Umgebung des Benutzers. Die Ergebnisse stellen damit eine Vorarbeit dar die direkt im Rahmen des geplanten Exzellenzclusters InMet verwendet werden kann.
Kontakt:
Prof. Alexander Raake ((Alexander.Raake[at]telekom.de)
Dr. Sascha Spoors ((Sascha.Spors[at]telekom.de)
Prof. Klaus Obermayer ((oby[at]cs.tu-berlin.de)
