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Analyse von Einzelkanal-Roboter-Ego-Sprachfilterung während der Mensch-Roboter-Interaktion


Kernkonzepte
Die Studie untersucht die Filterung von menschlicher Sprache, die mit der Stimme und dem Lüftergeräusch eines sozialen Roboters überlappt, um eine natürlichere Gesprächsführung zu ermöglichen.
Zusammenfassung
Die Studie untersucht die Filterung von menschlicher Sprache, die mit der Stimme und dem Lüftergeräusch eines sozialen Roboters überlappt. Ziel ist es, ein HRI-Szenario zu ermöglichen, in dem das Mikrofon offen bleiben kann, wenn der Roboter spricht. Untersuchung der Leistung von TSE in Bezug auf den beliebten sozialen Roboter Pepper. Vergleich von Signalverarbeitungsansätzen und CRNN-Ansätzen für die Sprachextraktion. Ergebnisse zeigen, dass die Signalverarbeitung ohne Nachfilterung die beste Leistung bei geringer Raumhall erzielt. CRNN-Ansatz ist robuster bei starker Raumhall.
Statistiken
Um ein HRI-Szenario zu ermöglichen, soll das Mikrofon offen bleiben, wenn der Roboter spricht. Die Signalverarbeitung ohne Nachfilterung erzielte die beste Leistung bei geringer Raumhall. Der CRNN-Ansatz ist robuster bei starker Raumhall.
Zitate
"Die Signalverarbeitung ohne Nachfilterung erzielte die beste Leistung bei geringer Raumhall." "Der CRNN-Ansatz ist robuster bei starker Raumhall."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Yue Li,Koen ... bei arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02918.pdf
Single-Channel Robot Ego-Speech Filtering during Human-Robot Interaction

Tiefere Untersuchungen

Wie könnte die Filterung von Roboterstimmen in realen HRI-Anwendungen verbessert werden?

Die Filterung von Roboterstimmen in realen HRI-Anwendungen könnte verbessert werden, indem verschiedene Ansätze und Techniken kombiniert werden. Einerseits könnte die Verwendung von komplexen Maskierungs- und Spektralsubtraktionsalgorithmen in der Signalverarbeitung dazu beitragen, die Roboterstimme effektiver zu filtern. Diese Algorithmen könnten weiterentwickelt werden, um die Roboterstimme präziser zu identifizieren und zu isolieren. Zusätzlich könnte die Integration von maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken in die TSE-Modelle die Filterung von Roboterstimmen verbessern. Durch das Training von Modellen auf umfangreichen Datensätzen, die verschiedene Szenarien von überlappenden Sprachsignalen enthalten, könnten die Modelle lernen, die Roboterstimme zu erkennen und zu unterdrücken. Des Weiteren könnte die Implementierung von Echtzeit-Feedbackmechanismen in die Filterungssysteme dazu beitragen, die Leistung in Echtzeit anzupassen und zu optimieren. Durch die kontinuierliche Anpassung der Filterungseinstellungen an die sich ändernden Bedingungen im HRI könnten bessere Ergebnisse erzielt werden.

Wie könnte die Raumhall auf die Leistung der TSE-Modelle auswirken?

Die Raumhall kann die Leistung der TSE-Modelle erheblich beeinflussen, insbesondere wenn die Roboterstimme und die menschliche Stimme überlappen. In Räumen mit hoher Halligkeit kann die Roboterstimme eine starke Überlagerung auf das aufgenommene Signal haben, was die Trennung und Extraktion der menschlichen Stimme erschwert. Dies kann zu einer Verschlechterung der Leistung der TSE-Modelle führen, da die Modelle Schwierigkeiten haben, die menschliche Stimme von der Roboterstimme zu unterscheiden. Die Raumhall kann auch dazu führen, dass die TSE-Modelle Schwierigkeiten haben, die richtigen Merkmale der menschlichen Stimme zu extrahieren, da die Halligkeit die Klarheit und Unterscheidbarkeit der Schallwellen beeinträchtigt. Dies kann zu einer Verzerrung der extrahierten menschlichen Stimme führen und die Genauigkeit der Spracherkennung beeinträchtigen. Um die Auswirkungen der Raumhall auf die Leistung der TSE-Modelle zu minimieren, könnten spezielle Algorithmen und Techniken entwickelt werden, die die Halligkeit des Raums berücksichtigen und die Filterung der Roboterstimme entsprechend anpassen. Darüber hinaus könnten prädiktive Modelle eingesetzt werden, um die Halligkeit des Raums vorherzusagen und die Filterungseinstellungen entsprechend anzupassen.

Wie könnte die Verwendung von visuellen oder räumlichen Hinweisen die Leistung der TSE-Modelle beeinflussen?

Die Verwendung von visuellen oder räumlichen Hinweisen könnte die Leistung der TSE-Modelle verbessern, indem zusätzliche Informationen über die Position und Identität der Sprecher bereitgestellt werden. Visuelle Hinweise, wie z.B. die Erkennung von Lippenbewegungen oder Gesichtsausdrücken, könnten dazu beitragen, die Trennung der Sprecher zu verbessern und die Genauigkeit der Spracherkennung zu erhöhen. Räumliche Hinweise, wie z.B. die Lokalisierung der Sprecher im Raum, könnten ebenfalls dazu beitragen, die TSE-Modelle bei der Unterscheidung zwischen verschiedenen Sprechern zu unterstützen. Durch die Integration von räumlichen Informationen in die TSE-Modelle könnten die Modelle die Richtung und Entfernung der Sprecher berücksichtigen und die Filterung entsprechend anpassen. Darüber hinaus könnten visuelle und räumliche Hinweise dazu beitragen, die Roboterstimme von der menschlichen Stimme zu unterscheiden und die Filterungseinstellungen zu optimieren. Durch die Kombination von akustischen und visuellen Merkmalen könnten die TSE-Modelle eine genauere und zuverlässigere Extraktion der menschlichen Stimme ermöglichen.
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