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Patent Searching and Data


Title:
METHOD AND DEVICE FOR CREATING A DATABASE
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2017/001607
Kind Code:
A1
Abstract:
Exemplary embodiments of the present invention provide a method for creating a database. The method comprises the steps "receiving environmental sounds", which comprise, for example, parasitic noise and "buffered environmental sounds for a rolling time window", such as 30 or 60 seconds, or preferably more than 5 seconds. Alternatively, the method could also comprise the step of "deriving a parameter set for the environmental sounds" and "buffering the parameter set for the rolling time window". The buffered environmental sounds or the buffered parameter set are generally designated as a recording. In addition, the method comprises the step "obtaining a signal", said signal identifying one signal class (e.g. parasitic noise) of a plurality of signal classes (parasitic noise and non-parasitic noise) in the environmental sounds. The third basic step is "storing, as a response to the signal, the buffered recordings" in a memory, such as an internal or external memory. These obtaining and storing steps are repeated in order to construct the database, which has a plurality of buffered recordings for the same signal class.

Inventors:
SPORER THOMAS (DE)
CLAUSS TOBIAS (DE)
LIEBETRAU JUDITH (DE)
KEPPLINGER SARA (DE)
KEPPLINGER DIETMAR (AT)
Application Number:
PCT/EP2016/065392
Publication Date:
January 05, 2017
Filing Date:
June 30, 2016
Export Citation:
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Assignee:
FRAUNHOFER GES FORSCHUNG (DE)
International Classes:
G10L21/0208
Domestic Patent References:
WO2002065782A12002-08-22
Foreign References:
DE10134471A12003-02-13
US5918223A1999-06-29
DE10134471A12003-02-13
DE10109648A12002-09-12
Other References:
XAVIER VALERO ET AL: "Hierarchical Classification of Environmental Noise Sources Considering the Acoustic Signature of Vehicle Pass-Bys", ARCHIVES OF ACOUSTICS., vol. 37, no. 4, 1 January 2012 (2012-01-01), PL, XP055297364, ISSN: 0137-5075, DOI: 10.2478/v10168-012-0054-z
LIEBETRAU JUDITH ET AL: "Quantifying Auditory Perception: Dimensions of Pleasantness and Unpleasantness", AES CONVENTION 138; MAY 2015, AES, 60 EAST 42ND STREET, ROOM 2520 NEW YORK 10165-2520, USA, 6 May 2015 (2015-05-06), XP055297473
BORIS DEFRÉVILLE ET AL: "Unpleasantness of urban sound environment based on identification of sources: a perceptive and an acoustic approach", FORUM ACUSTICUM 2005 BUDAPEST, 1 January 2005 (2005-01-01), Budapest, pages 1847 - 1851, XP055297386, Retrieved from the Internet [retrieved on 20160824]
YAO WANG U.A.: "Multimedia Content Analysis", IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, November 2000 (2000-11-01), pages 12 - 36, XP011089877, DOI: doi:10.1109/79.888862
Attorney, Agent or Firm:
ZINKLER, Franz et al. (DE)
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Claims:
Verfahren (100, 100') zum Erzeugen einer Datenbank (15), mit folgenden Schritten:

Empfangen (1 10, 1 10') von Umgebungsgeräuschen und Zwischenspeichern der Umgebungsgeräusche für ein mitwanderndes Zeitfensters oder Ableiten eines Parametersatzes von den Umgebungsgeräuschen und Zwischenspeichern des Parametersatzes für das mitwandernde Zeitfenster, um eine zwischengespeicherte Aufnahme zu erhalten;

Erhalten (120) eines Signals, das eine Signalklasse einer Mehrzahl von Signalklassen in dem Umgebungsgeräusch identifiziert;

Speichern (130), als Reaktion auf das Signal, der zwischengespeicherten Aufnahme in einem Speicher; und

Wiederholen der Schritte des Erhaltens (120) und des Speicherns (130), um die Datenbank (15) zu erhalten, die eine Mehrzahl von zwischengespeicherten Aufnahmen für die gleiche Signalklasse aufweist.

Verfahren (100, 100') gemäß Anspruch 1 , wobei eine zeitliche Abhängigkeit zwischen dem Signal und dem mitwandernden Zeitfenster der zwischengespeicherten Aufnahme besteht.

Verfahren (100, 100') gemäß Anspruch 2, wobei die zeitliche Abhängigkeit darin besteht, dass der Beginn des mitwanderndes Zeitfensters vor dem Zeitpunkt des Signals liegt; oder dass das Ende des mitwandernden Zeitfensters auf oder vor den Zeitpunkt des Signals fällt.

Verfahren (100, 00') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Signal von Benutzereingabemitteln (24a, 24b), einem Taster (24a, 24b) oder einem Smartdevice empfangen wird. Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Signal von einem Detektor, zu Ermittlung der Lautheit, einem Prozessor zur Identifikation eines Steuersignal in dem Umgebungsgeräusch oder einer Vorrichtung zum Erzeugen einer Datenbank (15) an einer benachbarten Position empfangen wird,

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Ableiten eines Parametersatzes das Ermittein eines Audio-Fingerabdrucks für die zwischengespeicherten Umgebungsgeräusche umfasst.

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Ableiten eines Parametersatzes das Ermitteln von psychoakustischen Parametern der zwischengespeicherten Aufnahme umfasst.

Verfahren (100, 100') gemäß Anspruch 7, wobei die psychoakustischen Parameter eine Lautheit, Schärfe, Tonheit, Rauhigkeit und/oder Schwankungsstärke umfasst.

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, des das Erhalten eines weiteren Signals, das eine weitere Signalklasse einer Mehrzahl von Signalklassen in dem Umgebungsgeräusch identifiziert, umfasst, wobei das Speichern als Reaktion auf das weitere Signal, durchgeführt wird, so dass eine Zuordnung der zwischengespeicherten Aufnahme zu der Klasse oder der weiteren Signalklasse erhalten bleibt.

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei beim Speichern (130) ein Zeitstempel, zu weichem das Signal erhalten ist, zusammen mit der zwischengespeicherten Aufnahme mitgespeichert wird.

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Verfahren (100, 100') den Schritt des Ermitteins des aktuellen Orts beim Erhalten des Signals umfasst und der ermittelte Ort zusammen mit der zwischengespeicherten Aufnahme gespeichert mitgespeichert wird.

Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die zwischengespeicherte Aufnahme in datenreduzierter Weise gespeichert wird.

T 13, Verfahren (100, 100') gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Speicher (44) extern angeordnet ist.

14, Computerprogramm mit einem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens (100, 100') nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wenn das Programm auf einem Computer abläuft.

15. Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') zum Erzeugen einer Datenbank (15), mit folgenden Schritten:

Mikrofon (1 1) zum Empfangen von Umgebungsgeräuschen;

Zwischenspeicher zum Zwischenspeichern der Umgebungsgeräusche für ein mitwanderndes Zeitfensters oder Ableiten eines Parametersatzes von den Umge- bungsgeräuschen und zum Zwischenspeichern des Parametersatzes für das mitwandernde Zeitfenster, um eine zwischengespeicherte Aufnahme zu erhalten;

Schnittstelle zum Erhalten eines Signals, das eine Signalklasse einer Mehrzahl von Signalklassen in dem Umgebungsgeräusch identifiziert; und

Speicher (44) zum Speichern, als Reaktion auf das Signal, der zwischengespeicherten Aufnahme; wobei die Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') ausgebildet ist, das Erhalten und das Speichern zu wiederholen, um die Datenbank (15) zu erhalten, die eine Mehrzahl von zwischengespeicherten Aufnahmen für die gleiche Signalklasse aufweist.

16. Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') gemäß Anspruch 15, wobei die Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') Eingabemittel, einen Taster oder einen Smartdevice umfasst, die mit der Eingabeschnittstelle verbunden sind; oder wobei die Eingabeschnittstelle mit einem Detektor zu Ermittlung der Lautheit, einem Prozessor zur Identifikation eines Steuersignals in dem Umgebungsgeräusch oder einer weiteren Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') zum Erzeugen einer Datenbank (15) an einer benachbarten Position verbunden ist. 17. Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') gemäß Anspruch 15 oder 16, wobei die Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') Positionsbestimmungsmittel umfasst, über welche eine aktuelle Position ermittelbar ist, so dass die aktuelle Position zusammen mit dem zu speichernden Teil oder Parameter der zwischengespeicherten Aufnahme gespeichert werden kann,

18. Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') gemäß einem der Ansprüche 15 bis 17, wobei der Zwischenspeicher ein Ringspeicher ist.

19. Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') gemäß einem der Ansprüche 15 bis 18, wobei die Vorrichtung (20, 20', 20", 20"') eine Kommunikationsschnittstelle aufweist, über welche der extern angeordnete Speicher (44) verbindbar ist.

20. Verwenden einer Datenbank (15), die mittels eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 13 erzeugt ist.

Description:
Verfahren und Vorrichtung zum Erzeugen einer Datenbank

Beschreibung

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung beziehen sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung und Erzeugen einer Datenbank mit zwischengespeicherten Aufnahmen mehrere Signalklassen.

Geräusche lassen sich beispielsweise in Signalklassen, wie z. B. störendes Geräusch und nicht-störendes Geräusch untergliedern. Auch eine weitere Untergliederung z.B. in stark störendes Geräusch und weniger stark störendes Geräusch wäre denkbar. Störgeräusche sind nicht immer einfach zu klassifizieren. Hintergrund hierzu ist, dass es unterschiedliche Faktoren gibt, die Einfluss darauf haben, dass ein Geräusch als Störgeräusch wahrgenommen wird. Beispielsweise würde ein Vogel, auch wenn sein Gezwitscher laut ist (objektive messbarer Parameter: Schalldruckpegel) und es sich deutlich von der sonstigen Umgebungsgeräuschen abhebt (objektive messbarer Parameter: Dynamik- faktor), subjektiv nicht als Störgeräusch wahrgenommen. Ein wesentlich leiseres Flugzeug, das passiert, würde hingegen von viel mehr Probanden als Störgeräusch wahrgenommen als der eben angesprochene Vogel.

Die Konsequenz hieraus ist, dass, wenn es darum geht, eine Umgebung, wie z. B. ein Hotel, einen Wellnessbereich eines Hotels oder einen Arbeitsplatz hinsichtlich Störgeräuschen zu untersuchen, um beispielsweise eine Vorhersage der Geräuschbewertung zu ermöglichen, man nach derzeitigen Ansätzen nicht darum herumkommt, die Bewertung Probanden zu übergeben. Eine rein automatisierte Auswertung beispielsweise hinsichtlich der absoluten Lautheit oder hinsichtlich von Pegelanstiegen dient zwar als erster Hinweis, genügt aber nicht zur endgültigen Beurteilung. Deshalb besteht der Bedarf nach einem verbesserten Ansatz.

Hauptaspekt Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Konzept zur Klassifizierung von Geräuschen, wie subjektiven Störgeräuschen zu schaffen.

Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung schaffen ein Verfahren zum Erzeugen einer Datenbank. Das Verfahren umfasst die Schritte„Empfangen von Umgebungsgeräuschen", die beispielsweise ein Störgeräusch umfassen, und„zwischengespeicherte Umgebungsgeräusche für ein mitwanderndes Zeitfenster', wie z B. 30 oder 60 Sekunden oder bevorzugt mehr als 5 Sekunden. Alternativ hierzu wäre es auch denkbar, dass das Verfahren den Schritt des„Ableitens eines Parametersatzes zu den Umgebungsgeräuschen" und des„Zwischenspeicherns des Parametersatzes für das mitwandernde Zeitfenster" umfasst. Die zwischengespeicherten Umgebungsgeräusche oder der zwischengespeicherte Parametersatz werden allgemein als Aufnahme bezeichnet. Des Weiteren umfasst das Verfahren den Schritt des„Erhaltene eines Signals", das eine Signalklasse (z. B. Störgeräusch) einer Mehrzahl von Signalklassen (Störgeräusch und nicht-störendes Geräusch) in den Umgebungsgeräuschen identifiziert. Der dritte Basisschritt ist das „Speichern, als Reaktion auf das Signal, der zwischengespeicherten Aufnahmen" in einen Speicher, wie z. B. einem internen oder einem externen Speicher. Diese Schritte des Er- haltens und Speicherns werden wiederholt, um die Datenbank aufzubauen, die eine Mehrzahl von zwischengespeicherten Aufnahmen für die gleiche Signalklasse aufweist.

Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass es durch eine Vorrichtung, welche kontinuierlich aufnimmt und relevante Stellen in der Um- gebung speichert, möglich ist, eine Datenbank aufzubauen, in welcher die Aufnahme bzw. Charakteristika, wie z. B. ein Audiofingerprint oder psychoakustische Parameter der Aufnahme gespeichert sind, so dass eine Wiedererkennung einer derartigen Tonsequenz zum späteren Zeitpunkt möglich ist. Hierbei geht das Konzept davon aus, dass der Schritt des„Erkennens eines subjektiven Störgeräusches bzw. eines Geräuschs einer Klasse" durch einen Menschen durchgeführt wird, der beispielsweise über einen Taster oder eine andere Eingabeschnittstelle das Störgeräusch bzw. die Signalklasse identifiziert bzw. markiert. Dieses Signal wird als Indikator dafür genommen, aus der aktuellen, kontinuierlich laufenden Aufname die Sequenz herauszuschneiden bzw. die Charakteristika zu extrahieren und in einen Speicher mit der aufzubauenden Datenbank abzulegen. Somit ist es auf einfache Art und Weise möglich, eine Bibliothek mit Störgeräuschen oder Kiassifikato- ren zur eindeutigen Zuordnung schallbeschreibender Parameter aufzubauen, was im Nachgang die Vorhersage subjektiver Geräuschwahrnehmung ermöglicht.

Entsprechend Ausführungsbeispielen kann das subjektive Störgeräusch durch einen Pa- rameter, wie z. B. einen Audio-Fingerabdruck, umfassend Einzelparameter wie Lautheit, Dynamik, Umfang, Dynamikanstieg, Frequenzspektrum, Monotonie oder einen wiederholenden Charakter, oder auch durch psychoakustische Parameter, wie Schärfe, Rauheit, Tonalität, Schwankungsstärke oder Lautheit beschrieben werden. Deshalb umfasst das Verfahren entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen den Schritt des Ermitteins eines Audiofingerabdrucks für die zwischengespeicherte Aufnahme oder des Ermitteins von psychoakustischen Parametern. Im Regelfall reicht es aus, wenn die Aufnahme oder der Audiofingerabdruck in die Datenbank gespeichert wird, während die psychoakustischen Parameter Zusatzinformationen darstellen. Vorteilhaft am Audiofingerabdruck ist, dass die Aufnahmespeicherung anonymisiert erfolgt.

In dem Einzelschritt des Erhaltens eines Signals von einer Benutzerschnittstelle, wie z. B. einem Taster, kann auch ein weiteres alternatives oder additives Signal erhalten werden, das das aktuelle identifizierte Steuergeräusch subjektiv bewertet. Bei dieser subjektiven Bewertung handelt es sich um die Einordnung der Audiosignale in Signalklassen (z. B. wenig störend oder stark störend). Hierbei wird dann diese subjektive Bewertung zusammen mit dem jeweiligen Teil bzw. dem Parameter mitgespeichert.

Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann auch ein Zeitstempel zusätzlich zu dem Teil bzw. dem Parameter mitgespeichert werden. Auch wäre es entsprechend wiede- rum anderen weiteren Ausführungsbeispielen denkbar, dass eine aktuelle Ortsinformation, z B. von einem GPS-Empfänger mitgespeichert wird. Um die Datenbank nicht zu groß werden zu lassen, wäre auch anzudenken, ob die zwischenzuspeichernden Daten in datenreduzierter Weise gespeichert werden. An dieser Stelle sei angemerkt, dass entsprechend einem Ausführungsbeispiel der Speicher bzw. die Datenbank in der jeweiligen Vorrichtung, die das Verfahren ausführt, direkt enthalten ist oder entsprechend einem anderen Ausführungsbeispiel auch extern vorgesehen sein kann. Ein weiteres Ausführungsbeispiel bezieht sich auf eine entsprechende Vorrichtung. Diese Vorrichtung umfasst ein Mikrofon zur kontinuierlichen Aufnahme, einen Zwischenspeicher zum Zwischenspeichern, eine Schnittstelle zum Empfangen des Signals sowie einen weiteren Speicher zum Speichern der zu einer Signaiklasse gehörenden Aufnahme (Audiodatei, Audiofingerprint oder psychoakustische Parameter) zugehörig zu dem identifizierten Störgeräusch. Diese Vorrichtung kann entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen eine Eingabeschnittsteile, wie z. B, einen Taster aufweisen, über welchen das Vorliegen eines subjektiven Störgeräuschs bestätigt bzw., allgemein, die Einordnung eines Geräusches in eine Signalklasse erfolgen kann. Auch können die Eingabemittel um die Möglichkeit der Einordnung eine aus mehreren Signalklassen, d.h. um eine Bewertung erweitert sein. Entsprechend wiederum weiteren Ausführungsbeispielen kann die Vorrichtung auch eine Kommunikationsschnittstelle aufweisen, über welche der extern angeordnete Speicher (externe Datenbank) verbunden ist.

Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen definiert. Weiterer Aspekte

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung schaffen ein Verfahren zum Erkennen eines Geräusches einer Signalklasse (z. B. Störgeräusch) einer Mehrzahl von Signalklassen (z. B. Störgeräusch und nicht störendes Geräusch). Das Verfahren umfasst die Schritte„Empfangen von Umgebungsgeräuschen" und„Feststellen, ob die Umgebungsgeräusche oder ein von den Umgebungsgeräuschen abgeleiteter Parametersatz eine vordefinierte Regel erfüllt, die die Signalklasse der Mehrzahl der Signalklassen beschreibt". Ausgehend hiervon wird der Schritt des„Protokollierens, dass die vordefinierte Regel erfüllt war", das„Aufzeichnen der empfangenen Umgebungsgeräusche für ein mit- wanderndes Zeitfenster", das„Ableiten eines Parametersatzes von den Umgebungsgeräuschen für das mitwandernde Zeitfenster und Speichern des Parametersatzes" oder das „Aussenden eines Aktivierungssignals für eine weitere Vorrichtung zum Erkennen eines Geräusches" durchgeführt. Ausführungsbeispielen dieses Aspekts liegt die Erkenntnis zugrunde, dass es ausgehend von einer Datenbank, wie sie mittels der oben beschriebenen Vorrichtung gemäß dem oben beschriebenen Verfahren ermtttelbar ist, z.B. durch Vergleichen der aktuellen Geräuschumgebung mit eben den Geräuschen aus der Datenbank bzw. mit der Datenbank erhaltenen oder in der Datenbank gespeicherten Parametern, wie z. B. Audiofingerabdrü- cken, möglich ist, das Vorhandensein von subjektiv empfundenen Störgeräuschen zu erkennen. Dieses Verfahren kann automatisiert ausgeführt werden und ermöglicht die Prognose der Bewertung von einer Geräuschkulisse (Zwitschern des Vogels vs. Klimaanlage) nur anhand von einer hinterlegten Datenbank, ohne jegliche subjektive Bewertung vom Menschen durchführen zu müssen. Das Erkennen eines Regel-Matches kann beispielsweise durch Vergleichen der Umgebungsgeräusche mit vorher zwischengespeicherten Umgebungsgeräuschen oder durch Vergleichen von aktuell abgeleiteten Parameterdatensätzen (Audiofingerabdruck) mit vorher ermittelten Parameterdatensätzen oder durch Ableiten von psychoakustischen Parametern und Vergleichen mit vorgegebenen Schwellwerten für selbige erfolgen.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel bezieht sich auf eine Vorrichtung zum Erkennen eines Geräusches einer Signalklasse einer Mehrzahl von Signaiklassen. Die Vorrichtung um- fasst ein Mikrofon zum kontinuierlichen Mithören von aktuellen Umgebungsgeräuschen, einen Prozessor zum Vergleichen der aktuellen Umgebungsgeräusche mit in einer Da- tenbank gespeicherten Daten (Aufnahme von Störgeräuschen oder die Störgeräusche beschreibenden Parameter) und eine Schnittstelle zum Ausgeben einer Information, sobald in der aktuellen Umgebung ein Störgeräusch identifiziert ist. Hierbei können die Daten, wie z. B. die vorher ermittelten Aufnahmen, und die vorher ermittelten Audiofingerab- drücke oder die vorher festgelegten Schwellwerte für die psychoakustischen Parameter entweder intern gespeichert werden oder entsprechend anderen Ausführungsbeispielen von extern über eine Datenbank, wie sie z. B. entsprechend des weiteren Aspekts ermittelt werden kann, eingelesen werden.

Ausgehend von den erkannten subjektiven Störgeräuschen bzw. einer Signalklasse kann diese Information entweder alieine oder in Kombination mit einer Zeitangabe, einer Ortsangabe oder einer Einstufung des Störgeräusches in eine der Klassen (eine entsprechende Störgruppe: leicht stören, stören, stark stören) weiterverarbeitet werden. Diese Informationen werden entsprechend einem bevorzugten Ausführungsbeispiel an eine externe Datenbank ausgegeben.

Da in diesem Ausführungsbeispiel nur die Bewertung eines Orts bzw. diese eine Position angedacht ist, ist es entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen auch denkbar, diese Wertung auf mehrere Positionen, z. B. mehrere Positionen in einem Raum bzw. einer Outdoor-Umgebung, d. h. mehrere benachbarte Positionen (z.B. verteilt über die Stadt) auszuweiten. Deshalb schafft ein weiteres Ausführungsbeispiel ein Verfahren, bei welchem die Schritte„Aufnehmen",„Vergleichen" und„Ausgeben" für zwei benachbarte Posi- tionen" wiederholt werden. Wenn dann die Information für zwei benachbarte Positionen vorliegt, kann auch eine Beziehung zwischen den Aufnahmen für die erste und die zweite Position ermittelt werden, um beispielsweise eine Bewegung, eine räumliche Ausdehnung oder eine Richtung des als subjektiv wahrgenommenen Störgeräuschs zu bestimmen.

Entsprechend einem weiteren Ausführungsbeispiel ist es analog zum Erkennen von Störgeräuschen auch denkbar, eine andere Sequenz, wie z. B. einen Steuerbefehl zu erkennen, ausgehend von welchem dann ein entsprechendes Steuersignal ausgegeben wird. Hierbei kann die dem Steuersignal zugeordnete Aufnahme entweder ein Sprachkomman- do sein oder, wie oben beschrieben, ein als Störgeräusch eingestuftes akustisches Signal. Das Steuersignal wird beispielsweise durch eine Vorrichtung, die das Verfahren ausführt, selbst ausgegeben, so dass beispielsweise eine Aufnahme gestartet wird oder auch eine externe Vorrichtung, wie z. B. eine weitere an einer weiteren Position aufgestellte Vorrichtung, die durch das Steuersignal eben in den Aufnahmemodus geschaltet wird.

Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann die oben skizierte Vorrichtung auch eine Kommunikationsschnittstelle, einmal zum Kommunizieren mit einer Datenbank zum Einlesen der vorher ermittelten Störgeräusche bzw. Parameter oder zum Ausgeben der Information über die Störgeräusche, umfassen. Entsprechend wiederum weiteren Ausfüh- rungsbeispielen ist es auch möglich, dass über diese Kommunikationsschnittstelle die Vorrichtung mit einer weiteren Vorrichtung kommuniziert, so dass die Störgeräusche über zwei benachbarte Positionen erhalten bzw. analysiert werden.

Ein Ausführungsbeispiel eines Unteraspekts schafft ein Verfahren zum Analysieren von Geräuschen einer Signalklasse. Das Verfahren weist den Schritt des kontinuierlichen Aufnehmens von aktuellen Umgebungsgeräuschen an einer ersten und einer zweiten Position auf. Hierbei versteht sich unter Aufnehmen wiederum entweder das direkte Aufnehmen der Umgebungsgeräusche oder das Ableiten von einem Parametersatz zugehörig zu den Umgebungsgeräuschen, wie z. B. einem Audiofingerabdruck oder psychoakustischen Parametern. Ferner wird in jeder Aufnahme ein Vergleich mit einer vorher erhaltenen Aufnahme von einem subjektiv wahrgenommen Störgeräusch oder mit einem das Störgeräusch beschreibenden Parameter durchgeführt, um je Position (erste und zweite Position) das Störgeräusch zu identifizieren. Aus den zwei Aufnahmen (erste und zweite Aufnahme), welche das eine Störgeräusch in unterschiedlichen Positionen umfasst, kann eine Beziehung zwischen den Aufnahmen ermittelt werden, um so im Resultat das Stör- geräusch beispielsweise hinsichtlich seiner Position, Ausdehnung oder Bewegung genauer analysieren zu können.

Ausführungsbeispielen dieses Aspekts liegt die Erkenntnis zugrunde, dass es möglich ist durch die Relation zweier Aufnahmen von ein und demselben Störgeräusch an zwei unterschiedlichen Positionen eine erweiterte Auskunft über das Störgeräusch an sich zu gewinnen. Hierzu werden erst einmal die Störgeräusche in der jeweiligen Umgebung (d. h. an einer ersten Position und an einer zweiten Position) identifiziert und sobald sie identifiziert sind, in Relation zueinander gesetzt. Hierbei ist es vorteilhafterweise möglich, entweder eine Auskunft über eine Bewegung des Störgeräuschs oder über eine Ausdehnung des Störgeräuschs oder über eine Ausbreitungsrichtung des Störgeräuschs zu erhalten. Weiter ist es auch möglich, zwischen einem lokalen Störgeräusch, d. h. nur in einer Position und einem globalen Ereignis, d. h. eines, welches an mehreren Positionen auftritt, zu unterscheiden. Durch dieses Verfahren ist die Erkennung von charakteristi- sehen Geräuschevents und deren Ausbreitung zur Bewegung möglich.

Entsprechend Ausführungsbeispielen erfolgt der Schritt des Ermitteins einer Beziehung zwischen der ersten und einer zweiten Aufnahme dadurch, dass eine Pegeldifferenz zwischen der ersten und der zweiten Aufnahme analysiert wird. Alternativ hierzu bzw. additiv hierzu wäre es auch möglich, dass bei dem Schritt des Ermitteins der Beziehung ein zeitlicher Versatz, d. h. eine Latenz oder ein Laufzeitversatz zwischen dem Ereignis in zwei ermittelten Aufnahmen an den zwei unterschiedlichen Positionen bestimmt wird. Zusätzlich können die zwei Aufnahmen auch hinsichtlich Frequenzunterschieden und Hall- Effekten ausgewertet werden. Durch all diese Analyseparameter ist es möglich, einen Abstand der Geräuschquelle von der Aufnahmeposition zu bestimmen, da der Schall im Regelfall mit zunehmendem Abstand kleiner wird und/oder es zu Frequenzverschiebungen, beispielsweise derart, dass die oberen Frequenzen ausgelöscht werden, kommt.

Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen umfasst das Verfahren das Analysieren der Audioereignisse bzw. jeweiligen Quellen hinsichtlich eines Abstands zwischen einer ersten und einer zweiten Position, das Analysieren hinsichtlich einer Bewegung einer Quelle des subjektiven Störgeräuschs und/oder das Analysieren hinsichtlich einer Größe der Quelle des subjektiven Störgeräuschs. Diese drei Analysen basieren auf der Auswertung der Beziehung zwischen der ersten und der zweiten Aufnahme, d. h. aus dem Ver- gleich beispielsweise von oben genannten Faktoren. Auch bezüglich dieses Aspekts sei angemerkt, dass das kontinuierliche Aufnehmen in bevorzugter Weise über ein mitwanderndes Zeitfenster erfolgt. Des Weiteren sei es, wie bei obigem Aspekt, auch denkbar, dass das zu vergleichende Geräusch von extern eingelesen wird.

An dieser Stelle sei auch darauf hingewiesen, dass das Verfahren natürlich auf dritte Positionen erweitert werden kann.

Bei Ausführungsbeispielen entsprechend diesem Aspekt kann die Aufnahme an einer zweiten Position gestartet werden, wenn in einer ersten Position ein entsprechendes Störsignal ermittelt wurde, umso eine zeitliche Analyse des sich ausbreitenden Störsignals zu ermöglichen.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel bezieht sich auf ein System zum Analysieren von Signa- len einer Signalklasse. Das System umfasst zwei Einheiten mit je einem Mikrofon zur kontinuierlichen Aufnahme von aktuellen Umgebungsgeräuschen. Die zwei Einheiten können an unterschiedlichen Positionen, z. B. an benachbarten Positionen positioniert sein. Hierbei wird wiederum unter .Aufnahme" sowohl die direkte Aufnahme des Umgebungsgeräusches als auch das Ableiten von Parametern, wie z. B. einem Audiofingerprint verstanden. Ferner umfasst das System zumindest einen Prozessor, der entweder in einer ersten oder der zweiten Einheit integriert sein kann und ausgebildet ist, durch Vergleichen der ersten und der zweiten Aufnahme der ersten und der zweiten Einheit mit mindestens einer vorher erhaltenen Aufnahme / Audiofingerabdruck des Signals der Signalklasse bzw. des Signal der Signalklasse beschreibenden Parametern, das Geräusch zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner ausgebildet, eine Beziehung zwischen der ersten und der zweiten Aufnahme zu ermitteln.

Entsprechend Ausführungsbeispielen können die zwei Einheiten über eine Kommunikationsschnittstelle, wie z. B. eine Funkschnittstelle miteinander verbunden sein.

Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen wird ein Computerprogramm zur Ausführung einer der oben beschriebenen Verfahren geschaffen.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend anhand der beilie- genden Zeichnungen erläutert. Es zeigen: Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass so eine ausreichend breite Datenbasis aufgebaut werden kann, die eine Vielzahl an Aufnahmen bzw. Parametern wie Audiofingerprints umfasst, welche zu subjektiven wahrgenommenen Störgeräuschen zugeordnet sind. An dieser Stelle sein angemerkt, dass sich hierdurch eine Abhängigkeit des Zeitpunkts des Signals zu dem Zeitfenster ergibt. Beispielsweise entsteht die Abhängigkeit dadurch, dass der Anfang des Zeitfensters zu dem Zeitpunkt des Signals in einem festen Abstand, wie z. B. 30 oder 60 Sekunden vor dem Zeitpunkt des Signals liegt. Weiter kann auch das Ende des Zeitfensters von dem Zeitpunkt des Signals abhängig sein, so dass beispiels- weise ein Zeitpunkt des Signals und Ende des Zeitfensters zusammenfallen oder ein zeitlicher Abstand von 5 Sekunden (Ende vor dem Zeitpunkt des Signals) besteht. Im Allgemeinen ist die Abhängigkeit derart gewählt, dass das Aufnahmezeitfenster immer dem Zeitpunkt des Signals vorausgeht, wobei das Signal auch innerhalb des Zeitfensters liegen kann.

Fig. 1 b zeigt ein erweitertes Verfahren 100', welches ebenfalls das Aufbauen einer Datenbank, hier allerdings mit erweiterten Informationen ermöglicht. Das Verfahren 100' basiert im Wesentlichen auf dem Verfahren 100 und ist durch Start 101 und Ende 35 in seinem Ablauf beschränkt. Folglich umfasst das Verfahren 100' ebenfalls die Basisschritte des Aufnehmens 1 10', des Empfangens 120' des Signals bezüglich einer subjektiven Geräuschbewertung bzw. allgemein bezüglich der Einordnung des empfangenen Signals in eine Signalkiasse (z. B. das Störgeräusch) ausgehend von einer Mehrzahl von Signalklassen (z. B. nicht-störendes Geräusch, leicht störendes Geräusch und stark störendes Geräusch) sowie des Speicherns der zwischengespeicherten Aufnahme 130, z. B. über eine Datenbank. Ebenfalls sind die Schritte 130 und 120' über den Entscheidungspunkt 125 verbunden.

In diesem Ausführungsbeispiel ist der Schritt des Aufnehmens 1 10' in zwei Unterschritte, nämlich 1 10a' und 1 10b' untergliedert. Der Schritt 1 10a bezieht sich auf das Berechnen von psychoakustischen Parametern, wie z. B. einer Rauheit, einer Schärfe, einer Lautheit, einer Tonalität und/oder einer Schwankungsstärke. Der Schritt 1 0b reduziert sich auf das Ermitteln eines Audiofingerabdrucks, der die Aufnahme beschreibt, so dass die charakteristischen Merkmale später anhand des Audiofingerabdrucks wiedererkannt werden können. Fig. 1 c zeigt eine erste Gerätevariante, nämlich die Vorrichtung 20, die über eine Schnittstelle oder Funkschnittstelle mit der eigentlichen Signalverarbeitungseinheit (nicht dargestellt) verbunden ist und im Wesentlichen dazu ausgebildet ist, das Signal zur Identifizie- rung eines Störsignals bzw. einer bestimmten Signalklasse auszusenden. Hierzu umfasst die Vorrichtung 22 in diesem Ausführungsbeispiel zwei Taster 24a und 24b, für welche eine subjektive Bewertung abgegeben werden kann. Diese Taster 24a und 24b sind unterschiedlichen Signalklassen zugeordnet. Bei dieser Vorrichtung 20 kann es sich beispielsweise auch um ein Smartdevice, wie z. B. ein Tablet, eine Smartwatch, ein Smartphone handeln, die die virtuellen Taster 24a und 24b, integriert in eine App, umfassen. In diese App kann beispielsweise auch ein Fragebogen miteingeschlossen sein, mittels welchem weitere Informationen allgemeinerer Natur von dem Nutzer, z. B. dem Hotelgast gesammelt werden können.

Bei Betätigen der Taster 24a oder 24b wird dann in der eigentlichen Datensammelvorrich- tung das Verfahren der Zwischenspeicherung von Umgebungsgeräuschen bzw. eines Ableitens von Parametern und des eigentlichen Speicherns durchgeführt. Diese externe Vorrichtung kann beispielsweise ein Server mit einem Mikrofon am jeweiligen Überwa- chungsort sein.

Fig. 1 d zeigt eine weitere Variante, bei welcher in die Vorrichtung 20', die die Taster 24a und 24b umfasst, ein internes Mikrofon 26 zum Empfangen der Umgebungsgeräusche integriert ist. Additiv bzw. alternativ kann ein externes Mikrofon 26e über eine Schnittstelle mit der Vorrichtung 20' verbunden sein.

Fig. 1 e zeigt eine weitere Variante der Vorrichtung 20", die keine Taste mehr als Eingabemittel umfasst, sondern nur das interne Mikrofon 26 bzw. das optionale bzw. alternative externe Mikrofon 26e aufweist und über diese Sprachkommando, welches einem Umge- bungsgeräusch einer Signalklasse zugeordnet werden kann.

An dieser Stelle sei Bezug nehmend auf die Vorrichtungen 20' und 20" angemerkt, dass auch mehrere externe Mikrofone anschließbar wären. Hierbei wäre es auch denkbar, dass zusätzlich zu dem normalen Luftschall auch ein Körperschall aufgezeichnet wird (d. h. also, dass die jeweilige Vorrichtung einen Körperschallempfänger hat). Ausgehend von dem gespeicherten Audiosampei, Metadaten (Audiofingerabdruck von dem psychoakustischen Parameter) sowie der Markierung mittels einer der Eingabemittel aus den Figuren 1 c bis 1 d kann dann die eigentliche Datenanalyse mittels des Datenana- lysators 50 und Zuordnung in die einzelnen Signalklassen erfolgen.

An dieser Stelle sei angemerkt, dass die Vorrichtung im Regelfall eine mobile Vorrichtung ist, so dass sie typischerweise über Batterie oder einen Akku mittels Strom versorgt werden kann. Alternativ wäre auch eine herkömmliche Stromversorgung denkbar. Um die Aufnahmen zu speichern, kann die Vorrichtung auch ein Speichermedium, wie z. B. ein portables Speichermedium (z. B. SD-Karte) oder eine Serveranbindung umfassen. Diese Serveranbindung erfolgt über eine drahtgebundene bzw. Glasfaserschnittstelle oder sogar eine Funkschnittstelle. Auf Protokoilebene gibt es unterschiedliche Möglichkeiten hierzu, auf die nicht weiter eingegangen wird. Zur besseren Auswertbarkeit kann die Vorrichtung auch Mittel zur exakten Synchronisation mit anderen Geräten, wie z. B. einen Timecode oder einen Worldclock umfassen. Des Weiteren wäre es auch denkbar, dass die Vorrichtung mit einer Positionsbestimmungseinrichtung, wie z. B. einen GPS-Empfänger gekoppelt ist oder diesen integriert hat, um festzustellen, welche Störgeräusche an welchem Ort ermittelt oder als störend empfunden wurden.

An dieser Stelle sei auch angemerkt, dass entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen beim Verfahren 100 bzw. 100' auch eine Vorabkalibrierung (vgl. Kalibriermittel 26k) erfolgen kann. Das heißt also, dass entsprechend Ausführungsbeispielen das oben erläuterte Verfahren 100 bzw. 100' einen Schritt des Kalibrierens umfasst.

Zu Aspekte 1 sei angemerkt, dass es entsprechend Ausführungsbeispielen auch denkbar wäre, dass alle diese Vorrichtungen zur Datenreduktion eine jeweils datenreduzierte Aufzeichnung der Messdaten durchführt. Die Datenreduktion kann auch vorteilhaft im Hin- blick auf Langzeitmessungen sein. Je nach Komprimierungsgrad bzw. Fehlerbehaftung kann auch so sichergestellt werden, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, da die immer mitgehörten Daten derart komprimiert sein können, dass im Wesentlichen nur eine Aufzeichnung von Parametern, wie z. B. psychoakustischen Parametern (Rauigkeit, Schärfe, Tonalität, etc.) oder eines Audiofingerabdrucks erfolgt. An dieser Stelle sei nochmals an- gemerkt, dass die genaue Wahl, ob Aufzeichnung oder Audiofingerabdruck oder auch nur psychoakustische Parameter im Wesentlichen von gesetzlichen Randbedingungen zum Daten- und Verbraucherschutz beeinflusst wird.

Wie oben bereits erläutert, kommen sogenannte„Audiofingerabdrücke" zum Einsatz, wo- bei es auch hier unterschiedliche Varianten gibt, auf die nachfolgend näher eingegangen werden wird. Es sind bereits eine Reihe von Verfahren bekannt, mit deren Hilfe Merkmale bzw. Fingerabdrücke aus einem Audiosignal extrahiert werden können. Das US-Patent Nr. 5,918,223 offenbart ein Verfahren für die inhaltsbasierte Analyse, Speicherung, Wiedergewinnung und Segmentierung von Audioinformationen. Eine Analyse von Audiodaten erzeugt einen Satz von numerischen Werten, der auch als Merkmalsvektor bezeichnet wird, und der dazu verwendet werden kann, um die Ähnlichkeit zwischen einzelnen Audiostücken zu klassifizieren und rangmäßig zu ordnen. Als Merkmale zur Charakterisierung bzw. Klassifizierung von Audiostücken hinsichtlich ihres Inhalts wird die Lautheit eines Stücks, die Tonhöhe, die Tonhelligkeit, die Bandbreite und die sogenannten Mel- Frequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) eines Audiostücks verwendet. Die Werte pro Block oder Frame werden gespeichert und einer ersten Ableitung nach der Zeit unterzogen. Hieraus werden statistische Größen berechnet, wie z.B. der Mittelwert oder die Standardabweichung, und zwar von jedem dieser Merkmale einschließlich der ersten Ableitungen derselben, um eine Variation über der Zeit zu beschreiben. Dieser Satz von sta- tistischen Größen bildet den Merkmals-Vektor. Der Merkmals-Vektor ist somit ein Fingerabdruck des Audiostücks und kann in einer Datenbank gespeichert werden.

Die Fachveröffentlichung „Multimedia Content Analysis", Yao Wang u.a., IEEE Signal Processing Magazine, November 2000, Seiten 12 bis 36, offenbart ein ähnliches Konzept, um Multimediastücke zu indizieren und charakterisieren. Um eine effiziente Zuordnung eines Audiosignals zu einer bestimmten Klasse zu gewährleisten, wurden eine Reihe von Merkmalen und Klassifikatoren entwickelt. Als Merkmal zum Klassifizieren des Inhalts eines Multimediastücks werden Zeitbereichsmerkmale oder Frequenzbereichsmerkmale vorgeschlagen. Diese umfassen die Lautstärke, die Tonhöhe als Grundfrequenz einer Audiosignalform, spektrale Merkmale, wie z.B. den Energieinhalt eines Bandes bezogen auf den Gesamtenergieinhalt, Grenzfrequenzen im Spektralverlauf und andere. Neben Kurzzeitmerkmalen, die die sogenannten Größen pro Block von Abtastwerten des Audiosignals betreffen, werden auch Langzeitgrößen vorgeschlagen, die sich auf einen längeren Zeitraum des Audiostücks beziehen. Weitere typische Merkmale werden durch die zeitliche Differenzbildung der jeweiligen Merkmale gebildet. Die blockweise gewonnenen Merkmale werden selten direkt als solche zur Klassifikation weitergegeben, da sie noch eine viel zu hohe Daten rate aufweisen. Eine gängige Form der weiteren Verarbeitung besteht in der Berechnung von Kurzzeitstatistiken. Dazu gehören z.B. die Bildung von Mittelwert, Varianz und zeitlichen Korrelationskoeffizienten. Dies reduziert die Datenrate und resultiert andererseits in einer besseren Wiedererkennung eines Audiosignals.

In der WO 02/065782 wird ein Verfahren zum Bilden eines Fingerabdrucks zu einem Multimediasignal beschrieben. Das Verfahren beruht auf der Extraktion von einem oder mehreren Merkmalen aus einem Audiosignal. Das Audiosignal wird hierzu in Segmente aufgeteilt und in jedem Segment erfolgt eine Verarbeitung nach Blöcken und Frequenzbändern. Als Beispiele werden die bandweise Berechnung der Energie, Tonalität und Standardabweichung des Leistungsdichtespektrums genannt.

Weiterhin ist aus DE 101 34 471 und DE 101 09 648 eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Klassifizieren eines Audiosignals bekannt, bei denen der Fingerabdruck aufgrund eines Maßes für die Tonalität des Audiosignals gewonnen wird. Der Fingerabdruck ermöglicht dabei eine robuste, inhaltsbasierte Klassifizierung von Audiosignalen. Die genannten Schriften zeigen dabei mehrere Möglichkeiten auf, um ein Tonalitätsmaß über ein Audiosignal zu erzeugen. In jedem Fall liegt der Berechnung der Tonalität eine Umsetzung eines Segments des Audiosignals in den Spektralbereich zugrunde. Die Tonalität kann dann für ein Frequenzband oder für alle Frequenzbänder parallel berechnet werden. Der Nachteil eines solchen Verfahrens ist, dass der Fingerabdruck bei zunehmender Verzerrung der Audiosignale nicht mehr aussagekräftig genug ist, und dass eine Erkennung des Audiosignals dann nicht mehr mit zufriedenstellender Zuverlässigkeit möglich ist. Verzerrungen jedoch treten in sehr vielen Fällen auf, insbesondere wenn Audiosignale über ein System mit geringer Übertragungsqualität übertragen werden. Dies ist gegenwärtig insbesondere bei mobilen Systemen bzw. im Falle starker Datenkompression der Fall. Solche Systeme, wie z.B. Mobiltelefone, sind primär zur bidirektionalen Übertragung von Sprachsignalen ausgelegt und übertragen Musiksignale häufig nur mit einer sehr geringen Qualität. Dazu kommen weitere Faktoren, die einen negativen Einfluß auf die Qualität eines übertragenen Signals haben können, z.B. Mikrofone geringer Qualität, Kanalstörungen und Transcodierungseffekte. Die Folge einer Verschlechterung der Signalqualität ist in Bezug auf eine Vorrichtung zur Identifizierung und Klassifizierung eines Signals eine stark verschlechterte Erkennungsleistung. Untersuchungen haben ergeben, dass insbesondere bei Verwendung einer Vorrichtung bzw. eines Verfahrens gemäß DE 101 34 471 und DE 101 09 648 Änderungen an dem System unter Beibehaltung des Erkennungskriteriums Tonalität (Spectral Flatness Measure) keine weiteren signifikanten Verbesserungen der Erkennungsleistung möglich sind. Wenn man nun davon ausgeht, dass eine ausreichende Datenbasis, umfassend Geräusche, wie z. B. Störgeräusche unterschiedlicher Signalklassen aufgebaut ist, kann nun ausgehend hiervon in einer beliebigen Umgebung nach diesem Störgeräusch gesucht werden und protokolliert werden, ob ein derartiges Störgeräusch erkannt ist. Dieses Verfahren ist in Fig. 2a illustriert.

Fig. 2a zeigt das Verfahren 200 mit dem Schritt 210 des Abgleichens von Umgebungsgeräuschen, welche über das Mikrofon 1 1 empfangen sind (vgl. Schritt Empfangen 205) mit den Aufnahmen aus der Datenbank 15. Sobald ein Match gefunden ist, was anhand der Entscheidungsstelle 215 illustriert ist, erfolgt eine Ausgabe eines Signals, z. B. zum Protokollieren oder zum Ausschließen einer weiteren Aktion. Solange kein Match gefunden ist, wird das Verfahren wiederholt, was anhand des Tages, welcher zum Startpunkt 201 verläuft, illustriert ist.

Entsprechend Ausführungsbeispielen können anstelle der Aufnahme auch die jeweiligen Audiofingerabdrücke der aktuellen Umgebungsgeräusche mit vorab in der Datenbank 15 gespeicherten Audiofingerabdrücken verglichen werden. Hierbei umfasst dann das Verfahren das Ermitteln des Audiofingerabdrucks des aktuellen Umgebungsgeräusches und des Vergleichens mit den in der Datenbank 15 gespeicherten Audiofingerabdrücken.

Auch wenn bei dem Verfahren 200 davon ausgegangen wurde, dass zum Erkennen ein Abgleich von Umgebungsgeräuschen bzw. Audiofingerabdrücken mit im Vorfeld in der Datenbank 15 gespeicherten Umgebungsgeräuschen / Audiofingerabdrücken erfolgt, kann ganz allgemein ausgedrückt das Umgebungsgeräusch hinsichtlich einer Regel überwacht werden. Im Falle des Vergleichens von Umgebungsgeräusch / Audiofingerabdruck würde die Regel dann„partielle Übereinstimmung" bedeuten.

Eine weitere derartige Regel kann beispielsweise ein einfaches Überschreiten von Laut- heitswerten sein oder auch das Überschreiten von Schwellwerten bezüglich psychoakus- tischer Parameter. Hierzu erfolgt dann entsprechend Ausführungsbeispielen ein Ableiten von psychoakustischen Parametern der aktuellen Umgebungsgeräusche, die durch die Mittel der vordefinierten Regel mit vordefinierten zugehörigen Schwellwerten verglichen werden, um so ein Vorliegen eines Events zu erkennen. Das Verfahren kann entsprechend einem erweiterten Ausführungsbeispiel nicht nur ein reines Erkennen derartiger Störgeräusche, sondern auch ein Klassifizieren der Geräusche, z. B. in Sprache, Motorgeräusch, Musik, Kirchenglocken oder Schüsse durchführen. Ein mögliches Anwendungsszenario für ein derartiges Verfahren, welches beispielsweise auf ein Smartphone oder auf einer speziell dafür ausgebildeten Vorrichtung verläuft, ist, dass diese Vorrichtung in einem Hotelzimmer liegt und die Umgebungsgeräusche moni- tort. Hierbei werden die Umgebungsgeräusche anhand der Daten aus der Datenbank 15 ausgewertet und protokolliert, wie viele bzw. welche der wahrscheinlich als Störung emp- fundenen Geräuschereignisse im Zeitverlauf stattgefunden haben. Dies kann z. B. das Zählen von störenden Klimaanlagengeräuschen im Tagesverlauf sein. Alternativ zum Protokollieren kann auch eine Audioaufzeichnung dieses Geräusch bzw. ein Speichern der im Vorfeld zwischengespeicherten Umgebungsgeräusche (siehe oben) erfolgen. Die dahinter stehende Idee ist, dass der Hotelbetreiber mittels dieses Verfahrens die Ge- räuschwahrnehmung prognostizieren und evaluieren kann.

Fig. 2b zeigt ein erweitertes Verfahren 200', das zwischen dem Schritt bzw. Entscheidungspunkt 215 und dem Ende 216 noch weitere Schritte umfasst. Diese sind Zählen der Events mittels des Schritts 220 oder unter Zuhilfenahme einer Zellvariablen 221 , so dass als Ergebnis die Anzahl der Events 222 erhalten wird. Optional kann durch den erkannten Event auch eine Audioaufzeichnung gestartet werden, wie anhand des Schritts 230 illustriert ist. Fig. 2c zeigt eine weitere Implementierung der Vorrichtung 40. Diese hat als zentrale Einheit einen Prozessor 41 , der den eigentlichen Schritt des Analysierens / Abgleichens durchführt. Hierzu greift dieser in erster Linie auf das interne Mikrofon 26 zu, wobei auch ein Zugriff auf die externen Mikrofone 26e1 und 26e2 denkbar wäre. Die Daten zum Abgleichen sind z.B. im internen Speicher 44 gespeichert.

Der Prozessor ist optional dazu ausgebildet, Audiofingerabdrücke und/oder psychoakusti- sche Parameter zu ermitteln und diese abzugleichen, um ein entsprechendes Regelmatch zu erhalten. Um diese Funktionalität zu ermöglichen, sind optionaler Weise weitere Peripherie- Einheiten, wie z. B. der interne Taktgeber 55, die Batterie 56b bzw. allgemeine Stromver- sorgung 56, welche auch mit dem Kabel 56k realisiert sein kann, vorgesehen. Optional greift der Prozessor auch auf eine weitere Sensorik 57, Steuereinheiten 58, wie z, B. der Aufnahmeaktivierungsknopf oder auch auf einen Zeitgeber 59 zu. Hierbei kann entsprechende weiteren der Prozessor 41 auch ausgebildet sein, eine objektive Geräuschbewer- tung durchzuführen, um zusammen mit der subjektiven Bewertung (dem Erkennen von subjektiven tonalen Ereignissen) eine Korrelation zu ermitteln.

Entsprechend Ausführungsbeispielen kann der CPU ausgehend von der vorab erhaltenen subjektiven Bewertung der Annehmlichkeit die einzelnen erkannten Geräusche der Sig- nalklassen in unterschiedliche Bewertungsmatrizen in Abhängigkeit der jeweiligen Geräuschklasse einsortieren.

Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann zur Speicherung bzw. zum Laden der Datenbank auch ein externer Datenspeicher 60, wie z. B. eine externe Hard Disk oder ein Server vorgesehen sein. Diese Verbindung kann kabelgebunden oder auch drahtlos erfolgen. Bei einer Drahtloskommunikation wäre dann entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen eine Kommunikationsschnittstelle 62, wie z. B. eine Wireless-Schnittstelle 62w oder eine Kabelschnittstelle 62k vorzusehen, die dann den Zugriff noch extern realisiert. Entsprechend einem weiteren Aspekt wird ein System geschaffen, welches im Wesentlichen aus zwei der eben beschriebenen Vorrichtungen 40 besteht, die miteinander derart kombiniert sind, dass sie sich gegenseitig aktivieren, sobald in einer der Vorrichtungen ein entsprechendes Geräusch, also Signalklasse empfangen ist. Dieses System dient zur Analyse bzw. genaueren Auswertung von Geräuschen der jeweiligen Geräuschklassen. Hierbei wird das nachfolgende in Fig. 3 erläuterte Verfahren durchgeführt.

Fig. 3a zeigt ein Verfahren 300 mit dem Schritt der Geräuschanalyse entsprechend dem Verfahren 200 bzw. 200', der an einer ersten Position und an einer zweiten Position durchgeführt wird. Insofern ist der Schritt 210 zweimal vorhanden (vgl. 210a und 210b).

Die Aufnahme bzw. die ermittelten Parameter, wie z. B. die Audiofingerabdrücke an den zwei Positionen (resultierend aus den Schritten 210a und 210b) werden nun in einem weiteren Schritt 220 verglichen. Die zwei Schritte 210 an den zwei benachbarten Positionen können entsprechend Ausführungsbeispielen voneinander abhängig sein, wie anhand des optionalen Schrittes„Au- dioaufzeichnung auf benachbartem Gerät 21 1 " illustriert ist. Alternativ hierzu könnte auch eine andere Aktion am benachbarten Gerät ausgeführt werden. Der Grund hierfür ist, dass, wenn beispielsweise das erste Gerät, welches das Verfahren 210a ausführt, ein Geräusch erkennt und das zweite Gerät, das das Verfahren 210b ausführt, aktiviert, so dass dieses dasselbe Geräusch an einer anderen Position erkennen kann. An dieser Stelle sei noch abschließend festgestellt, dass ausgehend von dem Entscheidungspunkt 215 ein weiterer Pfeil zu dem Startpunkt 301 verläuft, der im Wesentlichen darauf hindeutet, dass das Verfahren einer Geräuschanalyse 210a solange durchgeführt wird, bis ein entsprechendes Match gefunden ist.

Da die Positionen typischerweise räumlich benachbart sind, ist es möglich, so eine Ausbreitung des Geräusches, eine Geschwindigkeit oder eine größere Geräuschquelle abzuschätzen. Beispielsweise kann beim Vergleichen der eigenen Analyse mit einer zeitgleichen Analyse auf einem anderen Gerät ermittelt werden, wenn ein und dasselbe Event an mehreren Geräten erkannt ist, ob es sich um ein globales Event (vgl. Bezugszeichen 323 nach dem Entscheidungsfeld 321), wie z. B. ein Gewitter handelt oder um ein lokales Event (vgl. Bezugszeichen 324 nach dem Entscheidungsfeld 321 ). Beim globalen Event 323 ist im Regelfall der Pegelunterschied zwischen „nahem" und „fernen" Gerät vernachlässigbar klein (Pegel ~1/r, Änderung von r klein im Verhältnis zu r). Bei lokalen Events 324 ist der Pegelunterschied sehr groß (Pegel ~1/r, Änderung von r groß im Verhältnis zu r). Ein lokaler Event kann beispielsweise ein Hilferuf, eine Sprengstoffexplosion, ein Open-Air Konzert sein. Bei einem lokalen Event können sich noch weitere Analysen, nämlich die Analyse 325 hinsichtlich weiterer Parameter anschließen. Ausgehend von dem zeitlichen Versatz oder auch ausgehend von Frequenzverschiebungen kann eine Größe des lokalen Events, eine Ausbreitung oder ein zeitlicher Verlauf bestimmt werden. Das Feststellen des globalen Events 323 bzw. des lokalen Events 324 wie z. B. die Analyse 325 desselben stellt im Wesentlichen das Ende 329 des Verfahrens dar.

Ein mögliches Anmeldungsszenario ist, dass mehrere Geräte beispielsweise über eine Innenstadt verteilt sind. Alle Geräte sind über eine Datenverbindung miteinander verbunden (z. B. drahtgebundene, drahtlose, Ethernet oder LAN-Verbindungen. Auch wäre eine Verbindung über einen Server möglich. Alle Geräte analysieren (psychoakustische Para- meter, Audiofingerprint) die Geräuschkulisse. Eines dieser Geräte erkennt ein charakteristisches Ereignis, z. B. eine vorab in der Datenbank klassifizierte Signalklasse. Es wird an Ort und Stelle eine Audioaufzeichnung ausgelöst. Gleichzeitig löst das Gerät ein Verhal- ten, z. B. eine Aktion eines benachbarten Knoten aus. Durch den Vergleich der zwei Knoten kann eben zwischen einem globalen und einem lokalen Event, wie oben erläutert, unterschieden werden. Das Verfahren 300 wird im Wesentlichen von einem System umfassend zwei der Vorrichtungen 40 (Fig. 2c) ausgeführt.

Da allerdings eine Extra-Schnittstelle zur Verbindung der zwei Vorrichtungen vorgesehen ist, können auch geringfügige Variationen möglich sein, wie anhand von Fig. 3b darge- stellt ist.

Fig. 3b zeigt eine Vorrichtung 70 mit eingangsseitig einem Mikrofon 26 und einer optionalen Kalibriereinheit 26k. Hierbei wird der von dem Mikrofon empfangene Audiostrom mittels der Vorverarbeitung 46 vorprozessiert, um z.B. beispielsweise Audiofingerprints (vgl. Bezugszeichen 46a) oder psychoakustische Parameter (vgl. Bezugszeichen 48) abzuleiten. Parallel hierzu kann das Erkennen von Events bzw. Klassen erfolgen (vgl. Bezugszeichen 50). Durch dieses Erkennen von Events/Klassen kann einerseits eine automatische Audioaufnahme ausgelöst werden (vgl. Bezugszeichen 50a 1 ) oder ein Steuerbefehl z. B. zum Aktivieren des weiteren Knotens (vgl. Bezugszeichen 50a2 bzw. weiterer Vor- richtung 70') ausgesendet werden. Die Mittel zur Ausgabe des Steuerbefehls 50a2 können beispielsweise den Speicher aktivieren, der dann von den Mitteln zum Erzeugen des Audiofingerprints 46a bzw. den Mitteln zum Ableiten der psychoakustischen Parameter 48 die Daten empfängt, und aufzeichnet. Auch kann das Audiosignal in dem Speicher 44 gespeichert werden, wobei hier ebenfalls wie oben durch eine Taste 49a die Aufzeich- nung ermöglicht oder verhindert werden kann. In diesem Ausführungsbeispiel kann die CPU 41 ebenfalls mit einem Zeitgeber 59 verbunden sein.

Neben der Vorrichtung 70 ist an einem weiteren, benachbarten Ort sie Vorrichtung 70' vorgesehen, die im Wesentlichen dieselben Funktionen erfüllt. Diese Vorrichtung 70' wei- se ebenfalls einen Speicher 44 auf, der, wenn die Vorrichtung 70' mittels den Aktivierungsmittel 50a2 oder ausgehend von einem zu einer Klasse zugehörigen, erkannten Geräusch, die Audioereignisse für diesen Zeitraum gespeichert hat. Die Aufnahme bzw. die Audiofingerprints bzw. die psychoakustischen Parameter aus den Speichern 44 der Vorrichtungen 70 und 70' werden im nächsten Schritt durch den Datenanalysators 72 bei- spielsweise hinsichtlich der Ausdehnung analysiert. Hierzu ist es allerdings vorteilhaft, wenn auch der Datenanalysator 72 mit beiden Speicher der weiteren Vorrichtung verbun- Kombinationen der Verfahren 100/100', 200/200' und 300 bzw. der Funktionalität der Vorrichtungen 20/20720'720'", 40 und 70/70' wären auch denkbar. Beispiele hierfür sind Kombination aus Vorrichtung und Verfahren zur subjektiver Bewertung und Aufnahme in und zur maschinellen Bewertung einem Gerät.

An dieser Stelle sei angemerkt, dass Elemente, welche im Zusammenhang mit einem anderen Aspekt erläutert wurde, selbstverständlich auch auf einen zweiten Aspekt übertragbar sind. So ist beispielsweise die Lehre bzgl. der Audiofingerabdrücke oder der Psychoakustischen Parameter auf alle drei Aspekte anwendbar, wobei die Lehre nur im Zusammenhang mit dem ersteren Aspekt im Detail erläutert ist.

Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, sodass ein Block oder ein Bauelement einer Vorrichtung auch als ein entsprechender Verfahrensschritt oder als ein Merkmal eines Verfahrensschrittes zu verstehen ist. Analog dazu stellen Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar. Einige oder alle der Verfahrensschritte können durch einen Hardware-Apparat (oder unter Verwen- dung eines Hardware-Apparats), wie zum Beispiel einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung ausgeführt werden. Bei einigen Ausführungsbeispieien können einige oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch einen solchen Apparat ausgeführt werden. Ein erfindungsgemäß codiertes Signal, wie beispielsweise ein Audiosignal oder ein Videosignal oder ein Transportstromsignal, kann auf einem digitalen Speichermedium gespeichert sein oder kann auf einem Übertragungsmedium wie beispielsweise einem drahtlosen Übertragungsmedium oder einem verdrahteten Übertragungsmedium, z.B. dem Internet, übertragen werden.

Das erfindungsgemäße kodierte Audiosignal kann auf einem digitalen Speichermedium gespeichert sein, oder kann auf einem Übertragungsmedium, wie beispielsweise einem drahtlosen Übertragungsmedium oder einem drahtgebundenen Übertragungsmedium, wie beispielsweise dem Internet, übertragen werden. Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispieie der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird. Deshalb kann das digitale Speichermedium computerlesbar sein.

Manche Ausführungsbeispieie gemäß der Erfindung umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird.

Allgemein können Ausführungsbeispieie der vorliegenden Erfindung als Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert sein, wobei der Programmcode dahin gehend wirksam ist, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer abläuft.

Der Programmcode kann beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert sein.

Andere Ausführungsbeispieie umfassen das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wobei das Computerprogramm auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist.

Mit anderen Worten ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens somit ein Computerprogramm, das einen Programmcode zum Durchführen eines der hierin be- schriebenen Verfahren aufweist, wenn das Computerprogramm auf einem Computer abläuft.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Verfahren ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist. Ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist somit ein Datenstrom oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Da- tenstrom oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet, transferiert zu werden.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst eine Verarbeitungseinrichtung, beispielsweise einen Computer oder ein programmierbares Logikbauelement, die dahin gehend konfiguriert oder angepasst ist, eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst einen Computer, auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren installiert ist.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel gemäß der Erfindung umfasst eine Vorrichtung oder ein System, die bzw. das ausgelegt ist, um ein Computerprogramm zur Durchführung zumindest eines der hierin beschriebenen Verfahren zu einem Empfänger zu übertragen. Die Übertragung kann beispielsweise elektronisch oder optisch erfolgen. Der Empfänger kann beispielsweise ein Computer, ein Mobilgerät, ein Speichergerät oder eine ähnliche Vorrichtung sein. Die Vorrichtung oder das System kann beispielsweise einen Datei-Server zur Übertragung des Computerprogramms zu dem Empfänger umfassen.

Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein programmierbares Logikbauelement (bei- spielsweise ein feldprogrammierbares Gatterarray, ein FPGA) dazu verwendet werden, manche oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor zusammenwirken, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Allgemein werden die Verfahren bei einigen Ausführungsbeispielen seitens einer beliebigen Hardwarevorrichtung durchgeführt. Diese kann eine universell einsetzbare Hardware wie ein Computerprozessor (CPU) sein oder für das Verfahren spezifische Hardware, wie beispielsweise ein ASIC.

Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung iediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispieie hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.