@PhdThesis{macau_mods_00003336,
  author = 	{Brodersen, Michael},
  title = 	{Signalverarbeitung f{\"u}r Kommunikationssysteme von Atemschutzvollmasken},
  year = 	{2023},
  publisher = 	{Christian-Albrechts-Universit{\"a}t zu Kiel},
  address = 	{Kiel},
  keywords = 	{Atemschutzvollmasken; Sprachsignalverarbeitung; Sprachverst{\"a}ndlichkeitsverbesserung; R{\"u}ckkopplungskompensation; Ger{\"a}uschreduktion; Sprachaktivit{\"a}tsdetektion},
  abstract = 	{Im Atemschutzeinsatz ist die Kommunikation unter Feuerwehrleuten aufgrund der starken akustischen D{\"a}mpfung der Atemschutzvollmaske und der lauten Umgebungsger{\"a}usche sehr erschwert. Zur Verbesserung der Kommunikation gibt es Kommunikationssysteme, welche in die Atemschutzvollmaske integriert werden k{\"o}nnen. Diese zeichnen das Sprachsignal mit einem Mikrofon auf und geben dieses Signal an die Umgebung mit Lautsprechern, {\"u}ber den Team-Funk an Einsatzkollegen und {\"u}ber den taktischen Funk an die Einsatzleitung aus. Mit diesem Mikrofon und den Lautsprechern ist eine Verbesserung nur bedingt m{\"o}glich, da laute Atem- und Umgebungsger{\"a}usche und die entstehenden R{\"u}ckkopplungen mit den lokalen Lautsprechern die Sprachverst{\"a}ndlichkeit stark einschr{\"a}nken. Um eine m{\"o}gliche Steigerung der Sprachverst{\"a}ndlichkeit zu erreichen, werden in dieser Arbeit verschiedene Verfahren der Signalverarbeitung untersucht. Die bei der Kommunikationseinheit zur Verf{\"u}gung stehenden Rahmenbedingungen sind ein Mikrofon und ein Lautsprecher vor der Maske, ein Lautsprecher an den Ohren, ein elektrischer Signalausgang zum taktischen Funkger{\"a}t und ein digitaler Signalprozessor. Die st{\"o}renden Atemger{\"a}usche werden in einer Sprachaktivit{\"a}tsdetektion mittels Mustererkennung erkannt und gefiltert. Die Umgebungsger{\"a}usche werden mittels einer Ger{\"a}uschsch{\"a}tzung ermittelt und daraufhin unterdr{\"u}ckt. Eine hinreichende Verst{\"a}rkung zur Steigerung der Sprachverst{\"a}ndlichkeit wird durch eine R{\"u}ckkopplungskompensation erm{\"o}glicht. In der Nachverarbeitung werden die Signale durch einen Equalizer entzerrt und mittels eines Regelverst{\"a}rkers wird eine Dynamikanpassung vorgenommen. Alle in dieser Arbeit beschriebenen Algorithmen sind auf einem 16-Bit Festkomma-Signalprozessor umgesetzt und hinsichtlich der Laufzeit optimiert.},
  url = 	{https://macau.uni-kiel.de/receive/macau_mods_00003336},
  file = 	{:https://macau.uni-kiel.de/servlets/MCRFileNodeServlet/macau_derivate_00004516/Michael_Brodersen.pdf:PDF},
  language = 	{de}
}