Das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) von alltäglichen Hörsituationen ist in der Regel positiv. Um Hörgeräte in diesen Situationen zu evaluieren, wurde ein Sprachtest eingeführt, der zeitkomprimierte Sprache bei festen positiven SNRs präsentiert. Basierend auf dem Oldenburger Satztest wurden dabei Sprachverständlichkeitsschwellen als Funktion des SNRs und der Sprechrate bestimmt. Ein uniformer und ein nicht-uniformer Zeitkompressionsalgorithmus wurden untersucht. Subjektive und objektive Analysen zeigen Vorteile des uniformen Algorithmus auf. Lerneffekte zeitkomprimierter und originaler Sprache wurden verglichen. Das Testverfahren wurde optimiert, um bei adaptiver Sprechrate Verständlichkeit effektiv zu messen. Die Evaluation von zwei Störgeräuschreduktionen zeigte das Potential der Methode, zwischen den Hörgerätealgorithmen bei positiven SNRs zu unterscheiden. Die Methode kann Tests von Sprache im Störgeräusch und des Hörgerätenutzens auf einen positiven SNR-Bereich erweitern. <dt.>
In daily communication the signal-to-noise ratio (SNR) of speech and background noise is usually positive. To evaluate the performance of hearing aids in such situations, a speech-in-noise test was introduced that presents time-compressed speech at fixed positive SNRs. Based on the Oldenburg sentence test, speech recognition thresholds were determined as a function of SNR and of the speech rate. A uniform and a non-uniform time compression algorithm were tested. Subjective and objective analysis indicated advantages of the uniform algorithm. Learning effects of the time-compressed and the original speech test were compared. A test procedure using adaptive speech rate was optimized for effective recognition measurements. Evaluating two single-microphone noise reduction algorithms showed the potential of the method for discriminating across these hearing aid algorithms at positive SNRs. The method can extend tests of speech in noise and of hearing aid benefit to a range of positive SNRs. <engl.>
Die vorliegende Arbeit liefert einen Beitrag zu dem langfristigen Ziel, Anpassungs- und Evaluationsmethoden für moderne Hörgeräte und deren Nutzer mit ihren individuellen Bedürfnissen und Wünschen bereitzustellen. Da eine effiziente, umfassende Anpassungsprozedur jede Einstellungsmöglichkeit des Hörsystems sowohl mithilfe technischer als auch perzeptiver Messungen untersuchen sollte, werden innerhalb dieser Arbeit Methoden für diese beiden Bereiche entwickelt und angewendet. Neben den Ergebnissen aus den Einzelstudien, ist das Hauptergebnis der vorliegenden Arbeit die Verknüpfung einer perzeptiven Bewertungsmethode mit einer technischen Optimierungsmethode, um einen modell-basierten Bewertungspfad innerhalb von multidimensionalen Parameterräumen von Hörgerätealgorithmen vorzuschreiben und eine gleichzeitige Erfassung der individuellen Abstufungen von prototypischen Nutzerpräferenzen zu ermöglichen. <dt.>
The present thesis contributes towards the long-term goal of providing optimum evaluation and fitting methods for hearing devices that are based on the needs and preferences of the individual user. As an efficient and comprehensive fitting procedure should include both, instrumental and perceptual assessments of each setting of the hearing device, the current thesis considers the development and application of fitting methods utilizing both components. Next to the knowledge gained by the conducted studies, the main outcome of the thesis is the combination of perceptual assessment methods with instrumental prediction methods for the prescription of a model-optimized exploration path and the concurrent estimation of individual weightings of subjective traits. <engl.>
Automatic speech recognition (ASR) systems still do not perform as well as human listeners under realistic conditions. The unmatched ability of humans to understand speech in most difficult acoustic conditions originates from the superior properties of their auditory system. The aim of this thesis is to improve the recognition performance of ASR systems in difficult acoustic conditions by carefully integrating auditory signal processing strategies. To this end, the physiologically inspired extraction of spectro-temporal modulation patterns was successfully integrated into the front-end of a standard ASR system. Further, the joint spectro-temporal processing could be separated into independent temporal and spectral processes. To investigate the reason for the remaining "man-machine-gap" in recognition performance, a range of critical auditory discrimination tasks were performed using ASR systems. The comparison with empirical data showed that the separate spectro-temporal modulation front-end provides a suitable auditory model and revealed the importance of across-frequency processing in speech recognition. <engl.>