Die empfundene Sprachqualität, z. B. in Telefonverbindungen oder Rundfunküber- tragungen, wird hauptsächlich von sprachsimultanen Störungen, also von Störungen während der Sprachaktivität, bestimmt. Aber auch Geräusche in den Sprachpausen gehen in das Qualitätsurteil ein, insbesondere bei hochqualitativer Sprachwiedergabe.

Die Intensität des Hintergrundgeräusches in den Sprachpausen kann als ergänzender Kennwert zur Bestimmung der Sprachqualität (Sprachgüte) verwendet werden.

Sprachqualitätsbestimmungen von Sprachsignalen werden in der Regel mittels auditiver ("subjektiver") Untersuchungen mit Versuchspersonen vorgenommen.

Das Ziel von instrumentellen ("objektiven") Verfahren zur Sprachqualitätsbestimmung ist es dagegen, aus Eigenschaften des zu bewertenden Sprachsignals mittels geeigneter Rechenverfahren Kennwerte zu ermitteln, die die Sprachqualität des Sprachsignals beschreiben, ohne auf Urteile von Versuchspersonen zurückgreifen zu müssen.

Eine sichere Qualitätsbestimmung liefern instrumentelle Verfahren, die auf einem Vergleich von ungestörtem Referenzsprachsignal (Quellsprachsignal) und dem gestörten Sprachsignal am Ende der Übertragungskette beruhen. Es existieren viele solcher Verfahren, die meist in sogenannten Probeverbindungssystemen eingesetzt werden. Dabei wird an der Quelle das ungestörte Quellsprachsignal eingespeist und nach der Übertragung wieder aufgezeichnet.

Stand der Technik und Nachteile bekannter Verfahren Bekannte Verfahren zur Bestimmung der Intensität von Hintergrundgeräuschen gehen meist vom gestörten Signal selbst aus und nutzen eine festgelegte Intensitätschwelle zur Unterscheidung von aktiver Sprache und Sprachpausen (Fig. 1). Diese Schwelle ist im einfachsten Fall konstant im Verfahren eingestellt, kann aber auch anhand des Signalver- laufs adaptiert werden (z. B. festgelegter Abstand zum Signal-Spitzenwert). Das Ziel ist eine sichere Unterscheidung zwischen Sprache und Sprachpause. Gelingt die Unter- scheidung, können die gesuchten Intensitätskennwerte des Hintergrundgeräuschs aus den als Sprachpause detektierten Signalabschnitten bestimmt werden. Dazu werden im Allgemeinen die als Sprachpause detektierten Signalabschnitte nochmals in kürzere Segmente (typisch sind 8... 40ms) unterteilt und für diese die Intensitätsberechnungen (z. B. Effektivwert oder Lautheit) vorgenommen. Aus den Ergebnissen können dann Intensitätskennwerte bestimmt werden.

Die Verfahren liefern bei geringen Geräuschintensitäten in Sprachpausen und gleichzeitig hoher Intensität der Sprache (großes Sprach-Geräusch-Verhältnis) sichere Meßwerte, da die Unterscheidung zwischen Sprache und Sprachpause sicher erfolgen kann (Fig. 1).

Bei steigenden Geräuschintensitäten in Sprachpausen (abnehmendes Sprach-Geräusch- Verhältnis) treten zunehmend Unsicherheiten in der Unterscheidung zwischen Sprache und Sprachpausen auf. Hier ist es schwierig den Schwellenwert so festzulegen, dass zum einen keine Geräuschabschnitte mit höheren Intensitäten als Sprache detektiert werden (Schwelle zu niedrig) und zum anderen keine Sprachabschnitte geringerer Intensität als Sprachpause gewertet werden (Schwelle zu hoch) (Fig. 2).

Erreicht die Intensität des Geräusches in den Sprachpausen die Intensität der aktiven Sprache oder übersteigt diese sogar, ist keine Intensitätsschwelle zu finden, die eine Unterscheidung zwischen Sprache und Sprachpause ermöglicht.

Lösungen für die beschriebenen Probleme sind möglich, wenn z. B. unterschiedliche spektrale Charakteristika von Sprache und Hintergrundgeräuschen vorliegen. Hier kann durch geeignete Vorfilterung des Signals bzw. durch eine spektrale Analyse und Auswertung von ausgewählten Frequenzbändern ein höheres Verhältnis von Sprache zu Hintergrundgeräusch in den betrachteten Frequenzbereichen erreicht werden, so dass wieder eine sichere Unterscheidung zwischen aktiver Sprache und Sprachpause möglich ist.

Andere Lösungen bedienen sich bestimmter Parameter, die bei Sprachcodierung ermittelt werden und nutzen diese zur Unterscheidung zwischen Sprache und Abschnitten mit Hintergrundgeräuschen. Dabei ist es das Ziel, aus den Parametern abzuleiten, ob das betrachtete Signalsegment typische Eigenschaften von Sprache (z. B. stimmhafte Anteile) aufweist. Ein Beispiel hierfür ist"Voice-Activity Detector" (ETSI Recommendation GSM 06.92, Valboune, 1989).

Diese Verfahren arbeiten bei geringen Sprach-Geräusch-Verhältnissen robuster und werden vorrangig zur Unterdrückung der Übertragung von Sprachpausen z. B. im Mobilfunk eingesetzt. Die Verfahren zeigen jedoch Unsicherheiten, wenn das Hintergrundgeräusch selbst Sprache beinhaltet oder sprachähnlich ist. Solche Abschnitte werden dann als Sprache klassifiziert, obwohl sie von einem Zuhörer als störendes Hintergrundgeräusch empfunden werden.

Instrumentelle Sprachqualitätsmessverfahren basieren meist auf dem Prinzip des Signalvergleichs von ungestörtem Referenzsprachsignal und gestörtem und zu bewertenden Signal. Beispiele hierfür sind die Veröffentlichungen : "A perceptual speech-quality measure based on a psychacoustic sound representation" (Beerends, J. G. ; Stemerdink, J. A., J. Audio Eng. Soc. 42 (1994) 3, S. l 15-123) "Auditory distortion measure for speech coding" (Wang, S ; Sekey, A. ; Gersho, A. : IEEE Proc. Int. Conf. acoust., speech and signalprocessing (1991), S. 493-496).

Der derzeit gültige ITU-T Standard P. 861 beschreibt ebenfalls ein derartiges Verfahren : "Objective quality measurement of telephone-band speech codecs" (ITU-T Rec. P. 86 1, Genf 1996).

Solche Messverfahren werden in sogenannten Probeverbindungssystemen eingesetzt, bei denen ein bekanntes Referenzsprachsignal (Quellsprachsignal) an der Quelle eingespeist, über z. B. eine Telefonverbindung übertragen und an der Senke aufgezeichnet wird. Nach der Aufzeichnung des Sprachsignals werden zur Bewertung der Sprachqualität des möglicherweise gestörten Signals dessen Eigenschaften mit denen des ungestörten Quellsprachsignals verglichen.

Steht für die Bestimmung des Hintergrundgeräuschs in Sprachpausen das ungestörte Quellsprachsignal zur Verfügung, dann kann dieses zur Festlegung der Übergangszeit- punkte von Sprache zur Sprachpause bzw. von Sprachpause zur Sprache benutzt werden.

Dazu wird z. B. ein Verfahren mit Schwellwertbestimmung-wie oben beschrieben-auf das Quellsprachsignal angewandt. Das Verfahren liefert sichere Unterscheidungen zwischen Sprache und Sprachpause, da das Sprach-Geräusch-Verhältnis im ungestörten Quellsprachsignal ausreichend hoch ist (Fig. 3a). Die Zeitpunkte der Schwellpassage, d. h.

Beginn bzw. Ende der Sprachaktivität, können nun auf das gestörte Sprachsignal übertragen werden (Fig. 3b).

Unproblematisch kann ein solches Verfahren modifiziert werden, wenn zwischen Quellsprachsignal und gestörtem Signal eine konstante Zeitdifferenz (z. B. Verzögerung durch Signalübertragung) eintritt. Bedingung ist aber, dass diese Zeitdifferenz vorab sicher bestimmt werden kann und dann zur Korrektur der Zeitpunkte Ende bzw. Beginn der Sprachaktivität genutzt wird. Das ist meist bei zeit-invarianten Systemen möglich, da diese eine konstante Verzögerung besitzen (Fig. 3c).

Prinzipiell funktioniert ein solches Verfahren auch, wenn der Zeitversatz zwischen beiden Signalen nicht für die gesamte Signallänge konstant ist, sondern variabel verläuft. Zu diesen zeit-invarianten Systemen zählen insbesondere paket-basierte Übertragungssysteme,

bei denen durch unterschiedliche Paketlaufzeiten und entsprechendes Management im Empfänger deutliche Schwankungen in der Systemverzögerung auftreten können. Um Verlusten durch verspätet eintreffende Pakete vorzubeugen, werden teilweise Sprach- pausen im Empfänger verlängert und spätere wieder verkürzt. Eine Übertragung der Zeitpunkte von Beginn bzw. Ende der Sprachaktivität ist nur noch bei Kenntnis der aktuellen Verzögerung an diesen Punkten möglich. Die adaptive Bestimmung des Zeitversatzes ist rechenzeitintensiv und gelingt insbesondere bei verringerten Sprach- Geräusch-Verhältnissen oft nur unzureichend. Wenn die adaptive Bestimmung des Zeitversatzes nicht sicher gelingt, können Anfang und Ende von Sprachpausen nicht exakt oder gar nicht ermittelt werden. Dadurch ist keine oder nur eine unsichere Bestimmung der Intensitätskennwerte von Pausengeräuschen möglich.

Aufgabe Wie beschrieben, ist die Bestimmung von Hintergrundgeräuschen in Sprachpausen auch bei Kenntnis des ungestörten Quellsprachsignals schwierig oder teilweise unmöglich, insbesondere wenn ein geringes Verhältnis von Sprache zu Hintergrundgeräusch vorliegt, das Hintergrundgeräusch Sprache beinhaltet oder selbst sprachähnlich ist, der Zeitversatz zwischen ungestörtem Quellsprachsignal und gestörtem Sprachsignal nicht konstant über die gesamte Signallänge ist.

Es soll ein Verfahren vorgestellt werden, mit dem auch unter den genannten Bedingungen eine sichere und schnelle Bestimmung von Intensitätskennwerten des Hintergrund- geräuschs in Sprachpausen gewährleistet wird. Bedingung ist, dass sowohl Quellsprach- signal als auch gestörtes Sprachsignal vollständig aufgezeichnet zur Verfügung stehen.

Lösungsprinzip Die bekannten Verfahren gehen davon aus, den Zeitpunkt von Beginn und Ende einer Sprachpause möglichst exakt zu ermitteln. Im Ergebnis steht dann das Signal von den Pausenabschnitten zur weiteren Auswertung zur Verfügung. Aus diesen separierten Pausenabschnitten des Signals werden die Intensitätskennwerte ermittelt.

Mit dem vorliegenden Verfahren können Intensitätskennwerte von Hintergrundgeräuschen in Sprachpausen von Sprachsignalen bestimmt werden, ohne dass die exakten Zeitpunkte von Beginn und Ende eines Pausenabschnitts ermitteln werden müssen. Auch ist eine Separierung des Sprachpausensignals für die Auswertung nicht erforderlich.

Basis für das hier beschriebene Verfahren zur Bestimmung von Intensitätskennwerten von Hintergrundgeräuschen in Sprachpausen von Sprachsignalen ist die kumulative Häufig- keitsverteilung der Intensitätswerte von den Signalsegmenten, in die das Sprachsignal zuvor unterteilt wird. Diese Kurzzeit-Signalintensitäten beziehen sich auf Signalsegmente mit einer Dauer von z. B. 8ms oder 16ms. Die Häufigkeitsverteilung gibt an, wie hoch der Anteil an Kurzzeit-lntensitäten unterhalb eines definierten Schwellwertes ist.

Für die Berechnung der Häufigkeitsverteilung wird das zu analysierende Sprachsignal in kurze aufeinanderfolgende Signalsegmente unterteilt und von jedem Signalsegment der Intensitätswert (z. B. Lautheit oder Effektivwert) bestimmt.

Fig. 4 zeigt einen typischen Kurvenverlauf für Sprachsignale mit stationärem Hintergrund- geräusch (Sprach-Geräusch-Abstand ca. 10dB). Die kumulative Häufigkeitsverteilung ist am Beispiel von Kurzzeit-Lautheiten (Lautheiten berechnet nach IS0532) dargestellt.

Ausgewertet wurden 2000 Segmente von 16ms Länge. Es ist zu erkennen, dass keines der Segmente einen geringeren Wert als 30 sone aufweist (P = 0 %) und auch kein Segment eine höhere Lautheit als 80 sone erreicht, da hier schon der Wert P=100 % erreicht wird.

Der steile Anstieg der Funktion bei ca. 30 sone lässt auf eine geringe Fluktuation der Signalintensität in großen Bereichen (fast 70%) des Signals schließen. Als Signal wurde hier ein Sprachsignal mit additiven weißen Rauschen benutzt.

Eine solche Verteilungsfunktion soll nun dazu benutzt werden, Intensitätskennwerte von Hintergrundgeräuschen in den Sprachpausen zu ermitteln. Dazu ist es erforderlich, den Anteil an Sprachpausen im Gesamtsignal zu kennen. Dieser Anteil kann aus dem ungestörten Quellsprachsignal bestimmt werden (Fig. 3a).

Gesamtlänge der Sprachpausen = (tl-t0) + (t3-t2) Gesamtlänge des Signalabschnitts = (t4-t0) <BR> <BR> <BR> <BR> <BR> Gesamtlänge der Sprachpausen<BR> Sprachpausenanteil =<BR> <BR> Gesamtlänge des Signalabschnitts Wird davon ausgegangen, dass das Verhältnis von aktiver Sprache zu Sprachpausen während der Übertragung weitgehend konstant bleibt, kann dieser Wert auch auf das gestörte Signal übertragen werden.

Ist der Anteil an Sprachpausen am gesamten Sprachsignal bekannt und wird dieser Anteil als Häufigkeitsschwelle definiert, so kann aus der Häufigkeitsverteilung der Kurzzeit- Intensitäten der der Häufigkeitsschwelle entsprechende Intensitätsschwellwert ermittelt werden.

In Fig. 4 ist als Beispiel ein Anteil an Sprachpausen von 58 % eingetragen. Dieser Häufigkeitsschwelle P, = 0.58 entspricht ein Intensitätsschwellwert von N = 34. 5 sone, das bedeutet, dass von 58 % der Signalsegmente der Intensitätswert (Lautheit) von 34,5 sone nicht überschritten wird.

Der Bereich unterhalb des Intensitätsschwellwertes zeigt die Häufigkeitsverteilung für Intensitätswerte von Signalsegmenten in den Sprachpausen und kann für die Ermittlung von Intensitätskennwerten von den Hintergrundgeräuschen in den Sprachpausen benutzt werden.

Es wird davon ausgegangen, dass kein Sprachpausensegment einen höheren Intensitätswert als ein Sprachsegment besitzt, so dass der Intensitätsschwellwert als Maximalwert für das Hintergrundgeräusch in Sprachpausen angesehen werden kann.

Ermittlung des arithmetischen Mittelwertes von Intensitäten Aus der kumulativen Verteilungsfunktion lässt sich auch der arithmetische Mittelwert aller Segmente ableiten, deren Intensitäten sich unter einer vorher ermittelten Häufigkeits- schwelle befinden. Dazu ist zunächst eine Differenzierung der kumulativen Verteilungs- funktion P (x) in eine Verteilungsdichtefunktionp (x) vorzunehmen.

Das arithmetische Mittel aller ausgewerteten Intensitäten X des Gesamtsignals berechnet sich wie bekannt aus dem Integral der Verteilungsdichtefunktionp (x) : Eine Begrenzung der Integration bei einem bestimmten Wert : ermöglicht die Ermittlung des arithmetischen Mittelwertes über alle Werte X, die unter diesem Grenzwert liegen.

Dabei ist jedoch das Ergebnis mit der Häufigkeit P (x) zu wichten. Diese Häufigkeit entspricht dem Integral überp (x) bis zum Wert XG- Der Intensitätsschwellwert XG kann aus der Verteilungsfunktion P (x) abgeleitet werden. Im Beispiel nach Fig. 4 ist der Häufigkeitsschwellwert P (xGJ der Anteil von Sprachpausen im Gesamtsignal P, = 0.58, dem der Intensitätsschwellwert ! = 34. 5 sone zugeordnet ist. Das arithmetische Mittel aller Segmente mit einer Intensität, die geringer als : ist, berechnet sich nach Gl. 2, wobei xG = 34. 5 sone gilt. Die Häufigkeit von 58% entspricht hier dem Wichtungswert P (xG=34.5) = 0. 58. Grafisch ist dieses Vorgehen in Fig. 5 dargestellt.

Wird nun wieder davon ausgegangen, dass die Intensitäten von Segmenten in Sprach- pausen, die Intensitäten von Sprachsegmenten nicht übersteigen oder das Hintergrund- geräusch nur schwache zeitliche Fluktuationen aufweist, kann der berechnete arithmetische Mittelwert als Mittelwert der Intensität in Sprachpausen betrachtet werden.

Vereinfachtes Verfahren zur Bestimmung des arithmetischen Mittelwertes Ein vereinfachtes Verfahren zur Bestimmung des Mittelwertes über alle X geht von der Annahme aus, dass die relative Häufigkeitsverteilung der Intensitätswerte der Signalsegmente im Bereich P (x) = 0 bis zum Häufigkeitsschwellwert von Sprachpausen Pz durch eine gewichteten Normalverteilung G (x,, u, r2) angenähert werden kann. Der Wert für die Verteilungsfunktion G(x, µ, #2) für x ## ist 1. Wie bekannt, entspricht der Wert x, bei dem gilt G (x, g al) = 0. 5, dem arithmetischen Mittel über alle Einzelwerte X.

Gelingt eine Näherung der relativen Häufigkeitsverteilung P (x) im Bereich von P (x) = 0 bis P, mit einer gewichteten Normalverteilung rPz G (x"u, a2), dann entspricht der arithmetische Mittelwert über X für die gewichtete Normalverteilung dem Wert x für den gilt : G(x,µ,#2) = 0. 5 #Pz. Durch die Annahme, dass aPz G (x,,) die Verteilung P (x) im Bereich von P (x) = 0 bis Pzgut annähert und K2 1 iSt, entspricht der gesuchte arithmetische Mittelwert dem Wert xi, four den gilt P (xA) = 0.5 #Pz.

Für den hier betrachteten Anwendungsfall von Sprache mit additivem Hintergrundgeräusch zeigen Werte für K= 1... 1. 3 gute Approximationsergebnisse. In Fig. 6 ist ein Beispiel für die Annäherung durch gewichtete Normalverteilungen gezeigt. Dabei wurde ein Wert K =1. 1 gewählt. Das Diagramm zeigt Sprache als Hintergrundgeräusch und hat einen Sprachpausenanteil von 58 %. Die starke zeitliche Fluktuation des Sprachhintergrundes lässt sich deutlich als flachere Steigung im Bereich N = 0... 40 sone erkennen. Der arithmetische Mittelwert, der aus der Normalverteilungsfunktion mit P (xA) = 0,5 x Pz= 0,32 abgeleitet wird, beträgt 20 sone.

Der Vorteil dieses vereinfachten Verfahrens ist die geringere Rechenintensität, da auf die Berechnung der Verteilungsdichte und deren Integration verzichtet werden kann. Es ist ebenfalls nicht notwendig, die Normalverteilungsfunktion #Pz G(x,µ,#2) exakt zu bestimmen, es genügt bereits die Festlegung von #. Da Pz bekannt ist, wird der Mittelwert über alle X < XG als Wert XA bestimmt, bei dem gilt P(xA) = O. J/rPz. Der arithmetische

Mittelwert über alle Xbis x, entspricht somit dem Intensitätswert, der einem Häufigkeits- wert von 0. 5 * K * Anteil der Sprachpausen am Gesamtsignal entspricht, d. h. der Intensität, die von einem Anteil von Segmenten von 0.5 * x* Anteil der Sprachpausen nicht überschritten wird.

Be. stimmung weiterer statistischer Kennwerte Auch andere statistische Intensitätskennwerte können mit diesem Verfahren ermittelt werden. In Fig. 7 ist am Beispiel aus Fig. 4 demonstriert, wie aus der Funktion der Intensitätswert ermittelt werden kann, der von nur 20% der Sprachpausensegmente überschritten wird (20%-Perzentil-Lautheit).

Im angeführten Beispiel wird der Intensitätswert gesucht, der von 80% der Segmente in Sprachpausen unterschritten wird, d. h. gesucht wird der Abszissenwert, der für den Ordinatenwert P = 0.58 * 0.8 = 0.46 gilt. Der Wert ist aufgrund des im Beispiel gewählten wenig schwankenden Störgeräusches nur wenig geringer als der Maximalwert.

Ausfiihrungsbeispiel für die Bestimmung des arithmetischen Mittelwertes aus der Verteilungsdichtefunktion Das hier vorgestellte Ausführungsbeispiel des Verfahrens zur Intensitätsbestimmung von Hintergrundgeräuschen ermittelt den arithmetischen Mittelwert aller Lautheiten der Segmente, die unter einer bestimmten Häufigkeitsschwelle liegen. Diese Häufigkeits- schwelle entspricht dem Anteil an Sprachpausen im Signal und der errechnete arithmetische Mittelwert wird als mittlere Lautheit in Sprachpausen betrachtet. Dazu wird in diesem Ausführungsbeispiel die Verteilungsdichtefunktion benutzt.

Vorbedingung ist, dass beide Signale, d. h. das ungestörte Quellsprachsignal und das gestörte zu bewertende Signal, vollständig aufgezeichnet vorliegen.

Zunächst wird mittels einer geeigneten Schwelle anhand des Quellsprachsignals der Anteil an Sprachpausen P, in diesem Signal bestimmt.

Der zweite Schritt ist die Berechnung der gewünschten Intensitätswerte für aufein- anderfolgende kurze Signalsegmente des zu bewertenden Sprachsignals. In diesem Ausführungsbeispiel werden die Lautheiten nach IS0532 in aufeinander folgenden Signalabschnitten von 16ms Länge berechnet. Die Verteilungsfunktion wird durch eine Reihe von Einzelwerten (diskrete relative Häufigkeitsverteilung) angenähert. Diese Einzelwerte werden durch aufeinander folgende Indexe m bezeichnet. Die Reihe von Einzelwerten ist bei einem Maximalwert M begrenzt (z. B. : P0... Pu""). In der Auswertung wird jeder Einzelwert P",-dessen Index die ermittelte Intensität X des ausgewerteten Signalsegments übersteigt-um den Zähler 1 erhöht. Nach Auswertung des gesamten Signals werden alle Einzelwerte durch die Anzahl aller ausgewerteten Signal-segmente dividiert. Jeder Einzelwert Pm enthält dann die relative Häufigkeit der Signal-segmente, die eine Lautheit kleiner als der Wert des Indexes aufweisen.

Anhand des vorher ermittelten Anteils an Sprachpausen P, wird derjenige Häufigkeitswert P. ermittelt, welcher die geringste absolute Differenz zu Pz besitzt. Der Index S dieses Einzelwertes Ps gibt die entsprechende Lautheit an, d. h. der Lautheit, die von einem Anteil Py aller Segmente nicht überschritten wird. Zur Bestimmung des arithmetischen Mittels der Lautheiten aller Segmente, deren Lautheiten sich unter der vorgegebenen Häufigkeits- schwelle P. s befinden, ist als nächstes die Umwandlung der diskreten Häufigkeitsverteilung P"... P, in eine diskrete Häufigkeitsdichte (Streifenhäufigkeit) p0... PM-I vorzunehmen.

Dazu werden die Differenzen zweier aufeinanderfolgender Einzelwerte gebildet und als Wertefolge p0...pN-1 abgelegt: pm=pm+1-pm für alle m=0....M-1 Gl. 3 Der Wert p", enthält dann die relative Häufigkeit der Segmente, deren Lautheit sich zwischen m und m+I befindet. Der gesuchte arithmetische Mittelwert entspricht der gewichteten Summe über die Streifenhäufigkeit P, bis m = S, d. h. der Lautheit, die von einem Anteil/ aller Segmente nicht überschritten wird :

Der Korrekturwert'/2 entspricht dem halben Abstand zweier aufeinander folgender Indexe.

Der Wertpm enthält die relative Häufigkeit von Segmenten, deren Lautheiten sich zwischen nu und m + 1 befinden. Der Erwartungswert aller hier erfassten Lautheiten ist, bei angenommener Gleichverteilung der Lautheiten von m... m+l, daher m+0. 5.

Das Verfahren liefert wie im Anwendungsfall beschrieben, eine diskrete Häufigkeitsver- teilung mit einer Auflösung 7 sone, da der Index m ganzahlig ist und die Lautheitswerte direkt den entsprechenden Indexen zugeordnet werden. Um gegebenenfalls andere höhere oder verringerte Auflösungen zu erzielen ist der Lautheitswert vor Berechnung der relativen Häufigkeitsverteilung mit entsprechenden Faktoren zu multiplizieren.

Zur Demonstration der Messsicherheit des vorgestellten Verfahrens sind in Tabelle 1 Messwerte für verschiedene Signale und Hintergrundgeräusche aufgeführt. Es wurde Sprachsignale von 32 s Länge und verschiedenem Anteil an Sprachpausen (35%, 58% und 91 %) jeweils mit verschiedenen Geräuschen gemischt. Als Geräusche wurde zunächst weißes Rauschen mit verschiedenen Sprach-Geräusch-Abständen benutzt. Des weiteren wurde auch kontinuierlich gesprochene Sprache sowie zwei Geräusche aus realen akustischen Umgebungen (Straße und Büro) eingesetzt.

Vor Berechnung der Häufigkeitsverteilung wird eine Multiplikation aller Lauheitswerte mit dem Faktor 2 durchgeführt, um die Auflösung der Darstellung bei Benutzung ganzzahliger Indexe zu erhöhen. Dies entspricht dann einer Lautheitsstufung bei ganzzahligen Indexen von 0. 5 sone. Mit einer Begrenzung der Häufigkeitsverteilungsfunktion bei P2fjoX können so Lautheiten von 0... 100 sone in Schritten von 0.5 sone abgebildet werden. Es ist aber zu beachten, dass dieser Faktor als Divisor zur Korrektur auf alle Ergebnisse angewendet wird muss. Im hier gewählten Ausführungsbeispiel bedeutet dies, dass der errechnete arithmetische Mittelwert durch 2 zu teilen ist.

Erläuterungen zu Tabelle 1 : Der Sprach-Geräusch-Abstand dient lediglich zur Information ; Grundlage bildet der Abstand des mittleren Effektivpegels bei Sprachaktivität zum mittleren Effektivpegel des Hintergrundgeräusches. Der mittlere Lautheitswert (Zielwert) wurde in einer Referenzmessung bestimmt, bei der die Sprachpausen manuell markiert und in Segmenten zu 16 ms ausgewertet wurden. Die berechneten Standardabweichungen beziehen sich auf die derart gemessenen Referenz-Lautheiten und geben Information über die Stärke der auftretenden Fluktuationen. Die Messwerte in Spalte 5 wurden mit dem in diesem Ausführungsbeispiel beschriebenen Verfahren ermittelt. Geräusch SNR mittlere Standard-mittlere Abweichung Lautheit abweichung Lautheit (Messfehler) (sone) Zielwert der Segment- (sone) abs./rel. Lautheiten gemessen mit beschriebenen Verfahren Pausenanteil des Sprachsignals 91% weißes Rauschen 6 dB 41. 4 7. 42. 0 0.6/1. 4% weißes Rauschen 10 dB 32. 3 1. 22 32. 6 0.3/0.9% weißes Rauschen 16 dB 22.2 0.87 22.3 0. 1/0. 4% Sprache 6 dB 21. 3 11. 7 20.6-0.7/-3.3% Sprache 10 dB 16.5 9.16 16.2-0.3/-1.8% Sprache 16 dB 11.2 6.21 11.3 0. 1/0. 9% Stra#engeräusch 10 dB 26.0 3.22 26.2 0.2/0.8% Bürogeräusch 10 dB 26.3 2. 78 26.6 0.3/1.1 % Pausenanteil des Sprachsignals 58% weißes Rauschen 6 dB 41.3 1. 55 44.8 3.5/8.5% weißes Rauschen 10 dB 32.3 1. 22 34.2 1. 9/6.0% weißes Rauschen 16 dB 22.1 0.87 22.6 0.5/2.2% Sprache 6 dB 20.7 11 7 19.0-1.7/-8. 2% Sprache 10 dB 16.0 9. 16 15.4-0.6/-3.8% Sprache 16 dB 10. 7 6. 21 10.8 0. 1/0.9% Straßengeräusch 10 dB 26.1 3.22 27.0 0.9/3.4% Bürogeräusch 10 dB 26. 3 2.78 27. 3 1. 0/3.8% Pausenanteil des Sprachsignals 35% weißes Rauschen 6 dB 41.3 1. 55 46.1 4. 8/11. 6% wei#es Rauschen 10 dB 32.3 1.22 35.6 3.3/10.2% wei#es Rauschen 10 dB 22.1 0.87 23.3 1.2/5.4% Sprache 6 dB 20.0 11. 22 17.6-2.4/-12% Sprache 10 dB 15. 6 8. 7 15.0-0.6/-3.8% Sprache) 6dB 10. 9 5.93 11. 8 0. 9/8.3% Straßengeräusch 10 dB 26. 1 3. 22 27.3 1. 2/4.6% Bürogeräusch) OdB 26.3 2.78 27. 9 1 6/6.1% Tabelle 1

Zunächst ist festzustellen, dass die Messsicherheit mit zunehmenden Pausenanteil im zu bewertenden Signal zunimmt. Eine Zunahme der Messsicherheit ist ebenfalls bei sinkender Geräuschintensität sowie geringerer zeitlicher Fluktuation des Hintergrundgeräusches festzustellen. Ausgehend von einem typischen Anteil an Sprachpausen in einer Telefonkommunikation von Pz>50% sind die mit dem vorgestellten Verfahren erreichten Messwerte selbst bei stärkeren Fluktuationen im Hintergrundgeräusch (z. B. Sprache) zufriedenstellend.

Ausführungsbeispiel für die Bestimmung des arithmetischen Mittelwertes mit vereinfachtem Verfahren Dieses spezielle Ausführungsbeispiel zeigt eine Anwendung des beschriebenen vereinfachten Verfahren zur Bestimmung des arithmetischen Mittels unter Nutzung einer gewichteten Normalverteilung.

Das vereinfachte Verfahren verzichtet auf die Berechnung der Streifenhäufigkeit und leitet einen Schätzwert für das arithmetisches Mittel der Lautheiten aller Segmente, deren Lautheiten sich unter der vorgegebenen Häufigkeitsschwelle Pz befinden, direkt aus der relativen Häufigkeitsverteilung P", ab. Wie beschrieben muss lediglich der Wert x für die Schätzung festgelegt werden.

In diesem Ausführungsbeispiel wird mit K= 1. 1 definiert. Der Schätzwert entspricht dann dem Lautheitswert, der von einem Anteil von 0.5 *1. 1 * P, aller ausgewerteten Segmente nicht überschritten wird. Im Ausführungsbeispiel entspricht dieser Schätzwert des arithmetischen Mittels der Lautheiten, dem Index m des Häufigkeitswertes, welcher die

geringste absolute Differenz zu 0. 55 Pz besitzt. In Tabelle 2 sind die Messwerte aufgeführt, die mit diesem vereinfachten Verfahren gewonnen worden. Auch hier wurden zur Erhöhung der Auflösung auf 0. 5 sone alle Lautheitswerte vor Berechnung der Häufigkeits- verteilung mit dem Faktor 2 multipliziert und die Ergebnisse entsprechend korrigiert. Geräusch SNR mittlere Standard-mittlere Abweichung Lautheit abweichung Lautheit (Messfehler) (sone) Zielwert der Segment- (sone) abs./rel. Lautheiten gemessen mit vereinfachtem Verfahren Pausenanteil des Sprachsignals 91 % weißes Rauschen 6 dB 41. 4 1. 55 41.5 0.1/0.2% weißes Rauschen 10 dB 32.3 1. 22 32.5 0.2/0.6% weißes Rauschen 16 dB 22.2 0. 87 22.5 0.3/1. 3% Sprache 6 dB 21.3 11. 7 20.5-0.8/-3.8% Sprache 10 dB 16.5 9. 16 16.5 0.0/0.0% Sprache 16 dB 11.2 6. 21 li. 0-0. 2/1.8% Stra#engeräusch 10 dB 26.0 3. 22 26.0 0.0/0.0% Bürogeräusch 10 dB 26. 3 2. 78 26. 5 0.2/0. 6% Pausenanteil des Sprachsignals 58% weißes Rauschen 6 dB 41. 3 1. 55 41. 50 0.2/0.5% weißes Rauschen 10 dB 32.3 1. 22 32.5 0.2/0.6% weißes Rauschen 16 dB 22.1 0. 87 22.5 0.4/1.8% Sprache 6 dB 20. 7 I1. 7 20.0-0. 7/-3.4% Sprache 10 dB 16.0 9.16 16.0 0.0/0.0% Sprache 16 dB 10.7 6. 21 11.0 0.3/2.8% Straßengeräusch 10 dB 26.1 3.22 26.0-0. 1/-0.4% Bürogeräusch 10 dB 26.3 2.78 26.5 0.2/0.8% Pausenanteil des Sprachsignals 35% weißes Rauschen 6 dB 41.3 1. 55 41.0-0.3/0.7% weißes Rauschen 10 dB 32.3 1. 22 32.5 0.2/0.6% weißes Rauschen 16 dB 22.1 0. 87 22.5 0.4/1.8% Sprache 6 dB 20. 0 11. 22 19.0-1.0/-5% Sprache 10 dB 15.6 8. 7 15.5-0.1/-0.6% Sprache 16 dB 10.9 5. 93 11.5 0.6/5.5% Stra#engeräusch 10 dB 26.1 3.22 25.5 -0.6/-1.4% Bürogeräusch 10 dB 26.3 2.78 26.5 0.2/0.8%

Tabelle 2 Das vereinfachte Verfahren spart nicht nur Rechenzeit sondern liefert in den ausgewerteten Beispielen Messwerte mit einer deutlich höheren Genauigkeit im Vergleich zu den Werten aus Tabelle 1. Da als Schätzwert direkt der Index m benutzt wird, ist die Genauigkeit der Schätzung auf die Auflösung der relativen diskreten Häufigkeitsverteilung (hier : 0.5 sone) begrenzt.

Mit dem beschriebenen vereinfachten Messverfahren werden auch bei Geräuschen mit stärkerer Fluktuation gute Messwerte erzielt. Bei den gewählten Sprach-Geräusch- Abständen von 6dB kann auch nicht mehr davon ausgegangen werden, dass alle Lautheiten in Sprachpausen eine geringere Lautheit als Sprachsegmente aufweisen. Trotzdem sind die Messwerte kaum verfälscht wurden. Das beschriebene vereinfachte Verfahren eignet sich zudem auch für Signale mit geringerem Pausenanteil.

Ausführungsbeispiel für die Bestimmung von Perzentil-Lautheiten aus der relativen Häufigkeitsverteilung Die Perzentil-Lautheit aller Segmente, die unter einer bestimmten Häufigkeitsschwelle P, liegen, kann durch Multiplikation dieser relativen Häufigkeit Pz mit einem Wert l- Pei-zentilwei-t erfolgen (z. B. 10%-Perzentil-Luatheit:PZ01%=0.9*Pz). Der ganzzahlige Index m des Häufigkeitswertes P,, welcher die geringste absolute Differenz zu P"" besitzt, liefert den gesuchten Perzentil-Lautheitswert.

In Tabelle 3 sind für die bereits in den Tabellen 1 und 2 aufgeführten Beispiele die 10%- Perzentil-Lautheiten auf geführt und werden mit einem manuell bestimmten Referenzwert verglichen. Geräusch SNR 10%-Perzentil- Standard- 10%-Perzentil- Abweichung Lautheit abweichung Lautheit (Messfehler) (sone) der Segment- (sone) abs./rel. Zielwert Lautheiten gemessen über Häufigkeits- verteilung Pausenanteil des Sprachsignals 91% weißes Rauschen 6 dB 42.5 1. 55 43.0 0.5/1.2% weißes Rauschen 10 dB 33.0 1.22 34.0 1.0/3.0% wei#es Rauschen 16 dB 22.5 0.87 23.5 1.0/4.4% Sprache 6 dB 37.0 11.7 34.5 -2.5/#6.8% Sprache 10 dB 28.5 9.16 27. 5 -1.0/#3. 5% Sprache 16 dB 19.0 6.21 19.5 0.5/2.6% Straßengeräusch 10 dB 29.5 3.22 30.0 0. 5/1. 7% Bürogeräusch 10 dB 29.0 2.78 29.5 0.5/1.7% Pausenanteil des Sprachsignals 58% weißes Rauschen 6 dB 42. 5 1. 55 42.5 0. 0/0. 0% weißes Rauschen 10 dB 33.0/. 22 33.5 0.5/1.5% wei#es Rauschen 16 dB 22.5 0.87 23.0 0.5/22.% Sprache 6 dB 36.0 11.7 29.0 -7.0/#19% Sprache 10 dB 28.5 9. 16 24.5-4.0/-14% Sprache 16 dB 19.0 6.21 18.0-1.0/-5.3% Straßengeräusch 10 dB 30.0 3.22 29. 0-1. 0/-3.3% Bürogeräusch 10 dB 29. 0 2.78 28.5-0.5/-1.6% Pausenanteil des Sprachsignals 35% weißes Rauschen 6 dB 42.5 1. 55 42.5 0. 0/0. 0% weißes Rauschen 10 dB 33.0 1.22 33.5 0. 5/1. 5% weißes Rauschen 16 dB 22.5 0. 87 23.5 1.0/2.2% Sprache 6 dB 35. 5 11. 22 24. 0-11. 5/-33% Sprache 10 dB 27.5 8. 7 21. 0-6. 5/-24% Sprache 16 dB 19.0 5. 93 17.5-1.5/-7.9% Straßengeräusch 10 dB 29.5 3.22 28.0-1.5/-4.8% Bürogeräusch 10 dB 29.0 2.78 28.5 -0.5/-1.6% Tabelle 3 Die Messwerte zeigen eine gute Abschätzung der Perzentil-Lautheit für Hintergrund- geräusche mit schwacher Fluktuation, für Sprache werden-vor allem bei geringem Pausenanteil-nur unzureichende Genauigkeiten erzielt. Lediglich bei höheren Sprach- Geräusch-Abständen sind die Ergebnisse brauchbar bis gut.