Akustische Mustererkennung
Der Begriff „akustische Mustererkennung“ bezeichnet den Prozess der automatischen Zuordnung von Audio- oder Ultraschallsignalen zu Äquivalenzklassen (zum Beispiel „Bauteil intakt“ oder „Bauteil fehlerhaft“) auf der Basis von Modellen, welche ihrerseits automatisch aus Datenbeispielen für die Klassen erlernt wurden. Die Zuordnung kann bei Bedarf auch weich, etwa durch die Aussage „Bauteil ist möglicherweise/wahrscheinlich/höchstwahrscheinlich fehlerhaft.“, erfolgen. Der Erkennungsprozess ist typischerweise zweistufig (siehe Bild 1):
- Analysator: Gewinnung von Merkmalen aus dem akustischen Signal
- Klassifikator: Zuordnung der Merkmale zu bekannten Mustern(Klassenmodellen)
Bild 1: Prinzip der Folgenklassifikation
Einsatzgebiete der akustischen Mustererkennung sind unter anderen:
- Zerstörungsfreie Prüfung (non-destructive testing, NDT)
Hierbei wird ein Bauteil oder Werkstück (beispielsweise durch Anschlagen) in Schwingungen versetzt, welche mit Hilfe eines Mikrofons oder Köperschallsensors aufgenommen werden. Die akustische Mustererkennung erlaubt eine Prüfung auf eventuelle Fehler (beispielsweise kann ein gesprungenes Weinglas an einem "dumpfen" Klang beim Anschlagen erkannt werden).
- Zustandsüberwachnung (structural health monitoring, SHM)
Beschädigung oder Alterung beweglicher Maschinenteile drückt sich in typischen spektralen (z. B. "Schleifen") oder zeitlichen (z. B. "Rattern") Eigenschaften ihrer Lauf- oder Arbeitsgeräusche aus. Bei der (passiven) Zustandsüberwachung wird anhand dieser Geräusche geprüft, ob sich die Maschine in einem ordnungsgemäßen Zustand befindet. Wenn ein zu überwachendes Teil nicht von selbst Geräusche erzeugt, kann es künstlich zur Schwingung angeregt werden (aktive Überwachung).
- Lebensdaueranalyse (life cycle analysis)
Die automatische Analyse von Arbeits- oder Laufgeräuschen kann auch Aufschluss über die Restlebensdauer eines Bauteils oder einer Baugruppe geben. Mit Hilfe der akustischen Mustererkennung können Aussagen wie beispielsweise "Ausfall voraussichtlich in zwei Wochen"
getroffen werden.
- Biosignalverarbeitung
Auch der "Zustand" von Lebewesen kann anhand der von Ihnen ausgehenden Biosignale (Laute, EKG, EEG usw.) automatisch eingeschätzt werden. Anwendungen liegen beispielsweise in der Zoologie, der Landwirtschaft und selbstverständlich in der Medizintechnik.
- Musiksignalverarbeitung
Die Anwendung von akustischen Mustererkennungsverfahren auf Musik erlaubt beispielsweise die Identifizierung von Musikinstrumenten, Musikern, Komponisten, Genres oder Stilrichtungen anhand von Musikstücken. Ein weiteres - besonders anspruchsvolles - Anwendungsgebiet ist die automatische Erkennung der Partitur eines Musikstücks aus dem Signal.
- Spracherkennung
Die automatische Umsetzung vom gesprochenen Wort in Text ist die klassische Anwendung der akustischen Mustererkennung. Die menschlichen Sprache stellt aufgrund ihre Vielfältigkeit und Komplexität eine der größten Herausforderungen für akustische Mustererkenner dar. Sprache ist daher einer der Hauptforschungsgegenstände für die Algorithmenentwicklung und -verbesserung.
