Zusammenfassung
Vorgestellt wird ein Verfahren zur Kennwortidentifikation bei niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR: 0-15dB). Die konkrete Aufgabe besteht darin, festzustellen, ob das Kennwort innerhalb von kurzen, vorselektierten Signalausschnitten vorhanden ist oder nicht. Das Verfahren basiert auf einer Repräsentation der „lauten“ Signalanteile: Diese nicht oder wenig vom Rauschen überdeckten Abschnitte sind typischerweise Vokale. Daher werden für die zu klassifizierenden Signale Vokalfolgen extrahiert und diese mit der Vokalfolge des Kennwortes verglichen. Die Erkennungsraten betragen bei Signal- Rausch-Verhältnissen (SNR) von 15dB, 8dB, und 3dB 94%, 85% und 76%. Wesentliches Merkmal des Ansatzes ist, daß die Repräsentation der Vokale auf der Beschreibung ihrer Formanten basiert und unabhängig von SNR erfolgt, so daß der hier eingesetzte regelbasierte Klassifikator nicht an unterschiedliche SNR’s angepaßt werden muß. Das für die Signalrepräsentation eingesetzte Segmentierungsverfahren findet bei additivem, weißen Rauschen auch bei sehr niedrigen SNR genaue Wortgrenzen.
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Kober, R., Harz, U. (1996). Kennwortidentifikation bei niedrigem Signal-Rausch Verhältnis. In: Jähne, B., Geißler, P., Haußecker, H., Hering, F. (eds) Mustererkennung 1996. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_47
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