Deutsche Forschungsgemeinschaft setzt Förderung um drei Jahre fort
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) setzt ihre Förderung der Forschungsgruppe „Akustische Sensornetze“, die von Prof. Dr.-Ing. Reinhold Häb-Umbach an der Universität Paderborn geleitet wird, mit rund 1,5 Millionen Euro um drei Jahre fort. In der Forschungsgruppe arbeiten Wissenschaftler der Universitäten Paderborn, Bochum und Erlangen-Nürnberg seit 2016 an akustischer Signalverarbeitung der nächsten Generation, die u. a. in der Überwachung von Gebäuden oder Artenschutzgebieten und sogenannten „intelligenten Räumen“ (Smart Rooms) zum Einsatz kommen soll.
Damit relevante Schallquellen in einer Umgebung möglichst vollständig erfasst werden können, ist es notwendig, eine Infrastruktur aufzubauen, die auf akustischen Sensornetzen basiert. Dabei besteht ein solches Sensornetz aus Geräten, die mit Mikrofonen ausgestattet und über Funk oder Kabel miteinander vernetzt sind. Gegenüber einem Einzelmikrofon bieten die in einer Umgebung verteilten Geräte den großen Vorteil, dass sich stets ein Sensor in der Nähe einer relevanten Schallquelle befindet. „Auf diese Weise kann ein akustisches Signal, sei es Sprache oder andere Geräusche, mit höherer Qualität aufgezeichnet werden. Die Herausforderung bei solchen Systemen besteht darin, die Mikrofrone zu synchronisieren und herauszufiltern, welche Signale relevant sind“, erklärt Häb-Umbach, Leiter des Fachgebiets Nachrichtentechnik.
Innerhalb der Forschungsgruppe widmen sich die Wissenschaftler u. a. Untersuchungen zum Zusammenspiel der Datenkommunikation und der akustischen Signalverarbeitung, damit relevante Signale mit möglichst geringer Verzögerung und möglichst geringem Energiebedarf verbessert, klassifiziert und übertragen werden. Ebenso liegt ein Schwerpunkt der Forschungsarbeiten in der zweiten nun bewilligten Projektphase auf Verfahren zum Schutz der Privatsphäre. „Durch Methoden der Informationsreduktion werden die von den Mikrofonen aufgenommenen Signale so komprimiert, dass nur erlaubte Auswertungen, wie z. B. die Klassifikation von Geräuschen, möglich sind, während andere, wie z. B. die Sprechererkennung oder gar die Spracherkennung, von vorneherein ausgeschlossen werden. Auf diese Weise erreichen wir ein ‚Privacy by Design‘“, so Häb-Umbach.
