Konferenzsystem

Article

Einfluss spektraler Merkmale auf die Erkennung von Instrumental- und Vokalklängen

* Presenting author
Day / Time: 17.08.2021, 12:00-12:40
Download: 232.pdf
Typ: Poster
Article ID:
Online-access: Bitte loggen Sie sich ein, damit weitere Inhalte sichtbar werden (bspw. der Zugang zur Onlinesitzung).
Information: Die Poster sind von Montag morgen bis Mittwoch nachmittag in der Mall bzw. hier als PDF im jeweiligen Posterbeitrag einsehbar. Das Posterforum zu diesen Postern findet am Dienstag von 16:00 - 16:40 Uhr im hier angegebenen Saal statt. Für weiterführende Diskussion verabreden Sie sich bitte mit der/dem jeweiligen Autor(in) am Poster oder nutzen Sie die Chatfunktion im virtuellen Posterausstellungsraum. Dieser steht bis Dienstag ca. 18:30 Uhr zur Verfügung.
Abstract: Der Mensch ist in der Lage, extrem schnell unterschiedliche Arten von Geräuschen, wie beispielsweise Musik, Umgebungsgeräusche oder Stimmen, zu erkennen und zu identifizieren. Die Verarbeitungsprozesse, die für diese Fähigkeit verantwortlich sind, sind bis heute jedoch nicht vollständig beschrieben. Es hat sich gezeigt, dass ein Verarbeitungsvorteil von Klängen der menschlichen Stimme gegenüber instrumentellen Klängen vorliegt: So werden stimmliche Klänge schneller und genauer erkannt als andere Klänge. Bei unserer Untersuchung lag der Fokus auf der Frage, inwieweit ein akustisches Modell einen ersten Erklärungsansatz für den Verarbeitungsvorteil der Stimme liefern kann. Insbesondere wurde untersucht, ob es mithilfe von Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) möglich ist, die Reaktionszeiten von Instrumental - und Vokalklängen vorherzusagen. Dazu wurde ein Go/No-Go Experiment mit einer Reaktionszeitmessung für stimmliche und instrumentale Klänge durchgeführt. Ein weiterer Aspekt, der dabei genauer in Betracht gezogen wurde, ist der Unterschied der Reaktionszeiten für die Vokale /a/ und /u/. Die Ergebnisse bestätigen den Verarbeitungsvorteil von stimmlichen Klängen und insbesondere für den Vokal /a/. Außerdem kann ein Zusammenhang zu den MFCCs gezeigt werden. Diese Ergebnisse legen nahe, dass das schnellere und genauere Erkennen von Vokalklängen gegenüber Instrumentalklängen mit Hilfe von spektralen Merkmalen erklärt werden kann.