WO2014094709A2

WO2014094709A2 - Verfahren zur ermittlung wenigstens zweier einzelsignale aus wenigstens zwei ausgangssignalen

Info

Publication number: WO2014094709A2
Application number: PCT/DE2013/000788
Authority: WO
Inventors: Daniel Kotulla
Original assignee: Ask Industries GmbH
Current assignee: Ask Industries GmbH
Priority date: 2012-12-20
Filing date: 2013-12-10
Publication date: 2014-06-26
Anticipated expiration: 2015-06-20
Also published as: JP6163211B2; JP2016504622A; WO2014094709A3; DE102012025016B3

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung wenigstens zweier Einzelsignale aus wenigstens zwei Ausgangssignalen, die aus wenigstens zwei Quellsignalen gebildet sind, wobei die Mischverhältnisse von wenigstens zwei Quellsignalen auf die Ausgangssignale bestimmt werden, die Ausgangssignale mit aus dem Mischverhältnis gebildeten Faktoren multipliziert werden und aus den Ausgangssignalen wenigstens zwei Subtraktionssignale ermittelt werden, sodass in jedem Subtraktionssignal ein Quellsignal eliminiert ist, die Subtraktionssignale fouriertransformiert werden, wodurch Transformationssignale entstehen, aus den Transformationssignalen ein Restsignal bestimmt wird, wenigstens zwei Einzelsignale anhand der Transformationssignale und dem Restsignal berechnet werden, und die Einzelsignale durch eine inverse Fouriertransformation transformiert werden.

Description

Verfahren zur Ermittlung wenigstens zweier Einzelsignale aus wenigstens zwei

Ausgangssignalen

B E S C H R E I B U N G

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung wenigstens zweier Einzelsignale gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1. Es ist bekannt, zwei oder mehr Schallquellen so aufzunehmen, dass dadurch ein Stereosignal gebildet werden kann. Hierzu werden Pegeldifferenzen oder Laufzeitdifferenzen ausgenutzt. Durch die Stereosignale soll ein räumlicher Schalleindruck entstehen.

Bekannte Verfahren der Stereophonie sind das AB-Verfahren, die Intensitäts-Stereophonie in Form des XY-Verfahrens oder des MS-Verfahrens sowie gemischte Verfahren wie das ORTF-Verfahren oder das OSS-Verfahren.

In den letzten Jahren sind immer mehr Klangsysteme auf den Markt gekommen, die mehr als zwei Lautsprecher umfassen. Insbesondere befinden sich derartige Klangsysteme schon seit vielen Jahren beispielsweise in Kraftfahrzeugen, die wenigstens zwei Lautsprecher in den Seitentüren und zwei Lautsprecher in inneren Bereich des Kraftfahrzeuges aufweisen.

Daher sind Verfahren entwickelt worden, um mehr als zwei Einzelsignale zur Verfügung zu stellen, wie dies bei der Stereophonie der Fall ist. Dabei gibt es im Wesentlichen zwei unterschiedliche Ansätze:

Zum einen gibt es Verfahren, die aus einer Vielzahl von Ausgangssignalen jedes Quellsignal herausrechnen können. Als Quellsignal wird dabei jedes Instrument und jede Sing- oder Sprechstimme verstanden. Bei Chören kann aber auch eine Mehrzahl an Sängern als ein Quellsignal aufgefasst werden, beispielsweise kann „der Sopran" als eine Singstimme begriffen werden, obwohl er beispielsweise zwanzig Sängerinnen umfasst.

Insgesamt gesehen besteht das Problem also darin, aus zwei Ausgangssignalen wie sie bei Stereosignalen vorliegen oder auch mehr Ausgangssignalen eine beliebige Anzahl von Quellsignalen herauszufiltem.

Derartige Verfahren zur Quelltrennung werden unter dem Schlagwort„Blind Separation" geführt. Dabei gibt es im Wesentlichen zwei Arten von Verfahren. Die einen arbeiten mit statistischen Verfahren, wie der Unabhängigkeitsanalyse, der Hauptkomponentenanalyse, der Maximum-A-Postariori-Methode, der Maximum-Likelyhood-Methode. Daneben ist es auch bekannt, rekursive Optimierungsmethoden zu verwenden. Die bekannten Verfahren erlauben dabei entweder eine Ermittlung beliebiger Quellsignale aus einer geringeren Anzahl von Ausgangssignalen mit hohem Rechenaufwand oder setzen zu einer Echtzeitberechnung eine Anzahl von Ausgangssignalen voraus, die größer oder gleich der Anzahl der Quellsignale ist.

Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, das Verfahren mit den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1 derart weiterzubilden, dass auch bei einer Anzahl von Ausgangssignalen, die kleiner als die Anzahl der Quellsignale ist, eine Quelltrennung in Echtzeit ermöglicht wird. Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Anspruches 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen. Als Kern der Erfindung wird es angesehen, dass aus den Ausgangssignalen Subtraktionssignale ermittelt werden, die fouriertransformiert werden und in den so erhaltenen Transformationssignalen Einzelsignale ermittelt werden. Dadurch dass auf statistische Verfahren und rekursive Verfahren verzichtet wird, gelingt eine Ermittlung der Einzelsignale in Echtzeit. Echtzeit bedeutet dabei, dass ein anfallender Datenstrom mit einem marginalen zeitlichen Versatz der bei der Berechnung des ersten Blocks von Signalen entsteht, die widerzugebenden Signale ohne Unterbrechung bereitgestellt werden können. Es ist also möglich, beispielsweise aus einer Aufnahme eine bestimmte Singstimme und beispielsweise das Klavier zu extrahieren, bestimmten Lautsprechern mit einem auszuwählenden Mischungsverhältnis zuzuordnen wobei die Ausgangssignale nicht vorverarbeitet sein müssen. Es soll also beispielsweise möglich sein, in einem Kraftfahrzeug eine CD einzulegen, ein Lied und ggf. die Verteilung der zu extrahierenden Signale wie auch die zu extrahierenden Signale selbst festzulegen, und dass Abspielen des Liedes oder der CD zu beginnen, ohne dass es zu einer merklichen Verzögerung kommt. Die Mischverhältnisse von Quellsignalen auf die Ausgangssignale können mit einer Richtungsbestimmung ermittelt werden. Dafür werden die Ausgangssignale fouriertransformiert und die Amplitudenwerte berechnet. Diese Amplitudenwerte werden zu einem Histogramm zusammengefasst. Dafür werden aus den fouriertransformierten Ausgangssignalen Punktepaare gebildet, wobei die Punktepaare im Histogramm mittels des erhaltenen Winkels zusammengefasst werden. Der Winkel der Punktepaare nimmt dabei Werte zwischen 0° und 90° an und ermittelt sich wie folgt:

arctan—

Dabei bezeichnet X_{X org} das fouriertransformierte erste Ausgangssignal X , X_{2 org} das fouriertransformierte zweite Ausgangssignal X₂ und a_x sowie a_y Vektoren, in denen die Beträge gespeichert werden. Der Buchstabe I ist der Zählindex der Ausgangssignale X_x und X₂ bzw. der fouriertransformierten Ausgangssignale X_{X org} und X_{2 org} , anhand dessen die

Punktepaare festgemacht werden. Der erste Wert des fouriertransformierten Ausgangssignals X_{X org} und der erste Wert des fouriertransformierten Ausgangssignals

X_{2 t0r}g _< die nichts anderes als Vektoren sind, bilden damit das erste Punktepaar, mit I = 1.

Natürlich kann der Zählindex I auch bei 0 beginnen, er läuft dann bis L - 1. L bezeichnet dabei die Anzahl der fouriertransformierten Punkte jeweils der Ausgangssignale X und X₂ , beispielsweise 4096. Θ ist ein Winkel zwischen 0° und 90°. und ψ_ι der Betrag des Punktepaares mit Index I.

Der Vektor ψ, beinhaltet die Summe der Beträge der Vektoren a_x sowie a_y:

Ψι = ^an + <*

Die Fouriertransformation wird blockweise durchgeführt. Als Eingangssignal wird jeweils eine Zweierpotenz, also eine Potenz zur Basis 2, verwendet. Es hat sich herausgestellt, dass Potenzen von 10, 11 oder 12, also 1024, 2048 oder 4096 Datenpunkte, besonders effizient sind. Besonders bevorzugt sind 4096 Datenpunkte, da bei diesen die Rechenzeit im Hinblick auf den Rechenaufwand optimiert ist.

Die Einteilung des Histogramms erfolgt bevorzugt in 1 "-Schritten, d. h., dass das Histogramm 90 Elemente enthält. Die Werte vom Winkel Θ werden dabei auf ganze Zahlen gerundet, um den Wertebereich des Histogramms einzugrenzen.

Anschließend wird das Histogramm geglättet, um die Erkennung der Maxima zu verbessern. Als Glättungsfunktion wird beispielsweise folgende Funktion verwendet:

Der Parameter T ist eine ganze Zahl und gibt vor, wie viele Nachbarpunkte in die Glättung einbezogen werden. Es findet also eine Mittelung über mehrere Datenpunkte statt. An den Grenzen des Histogramms, wo keine Nachbarpunkte existieren, wird der Wert 0 an den entsprechenden zu ergänzenden Stellen verwendet. Bei der Berechnung des ersten Zahlenwertes des Histogramms sind also auf der einen Seite achtmal der Wert 0 anzusetzen, während auf der anderen Seite die vorhandenen Zahlenwerte verwendet werden. Im geglätteten Histogramm werden alle lokalen Extremwerte bestimmt und nach Höhe des Zahlenwertes, also nach Häufigkeit sortiert. Jede Stelle im Histogramm entspricht ja wie oben beschrieben einem Winkel, somit entspricht auch jedem Extremwert ein Winkel. Zu den ermittelten Maxima wird der zugehörige Winkel bestimmt und es werden entweder eine vorgegebene Anzahl von Maxima verwendet oder alle Maxima, deren Häufigkeit über einem vorgegebenen Schwellwert liegt.

Der geglättete Histogramm-Vektor ergibt sich damit zu

Μ = Σ (^Γ)^χΜ^' Dabei kann das Problem auftreten, dass ein Quellsignal nicht über die gesamte Dauer in den Ausgangssignalen auftritt. Beispielsweie haben bestimmte Instrumente oder Singstimmen Pausen. Damit diese Pausen keine Fehler in der Winkelbestimmung verursachen, ist es möglich, nach der Ermittlung von zwei oder mehr Histrogrammen und einer entsprechenden Winkelbestimmung die folgenden Histogramme mit einer Gewichtungsfunktion, beispielsweise einem Tiefpass, zu multiplizieren. Der Tiefpass kann folgendes Aussehen haben: y(n) = a x x(n)+ b x y{n - 1) , wobei a = 0,1 und b = 0,9 ist. Der Index n ist der Index des Histogramms, d.h. beim ersten

Histogramm bzw. den ersten 4096 Datenpunkten ist n = 1. Durch die Anwendung des Tiefpasses erhält man das Histogramm h , _TP .

Durch diese Gewichtung wird die Winkelerkennung stabilisiert. Ausgehend von den ermittelten Winkeln bestimmen sich die Mischverhältnisse zweier Quellsignale, indem die Winkel γ_Ν = Index(max(h_gl __TP )) . in folgender Gleichung eingesetzt werden:

Liegt ein Maximum des Histogramms beispielsweise bei 18°, so ergibt sich so ein Mischungsverhältnis von V=0,325.

Anhand der Mischungsverhältnisse werden Subtraktionssignale berechnet, die sich bei Ausgangssignalen folgendermaßen ergeben:

X =

X₂ - x X_t v_N > \

* N mit N = 1 , 2, ... . N ist der Index des auszufilternden Quellsignals. Abhängig davon, ob das Mischungsverhältnis größer oder kleiner als 1 ist, wird das entsprechende Subtraktionssignal berechnet. Dabei ist es möglich, auch mehr als zwei Ausgangssignale zu verwenden, jedoch führt dies lediglich zu einem erhöhten Rechenaufwand. Liegen nicht nur wie bei einem Stereosignal zwei sondern mehr Ausgangssignale vor, werden zur Extraktion eines Quellsignals daher bevorzugt diejenigen zwei Ausgangssignale ausgewählt, bei der das Quellsignal am stärksten vertreten ist.

Bei den so ermittelten Subtraktionssignalen ist jeweils ein Quellsignal ausgeblendet.

Diese Subtraktionssignale werden dann fouriertransformiert. Dies geschieht blockweise, wobei nachfolgende Blöcke immer mit einem Abstand beginnen, der der halben Größe der zu vorher transformierenden Datenpunkte entspricht. D. h., dass die erste Hälfte eines Blockes bereits als zweiter Teil des vorhergehenden Blockes fouriertransformiert wurde.

Dies erlaubt eine kontinuierliche Signalverarbeitung und ist unter dem Namen Overlap-Add- Verfahren bekannt. Zur Minimierung des Leck-Effektes werden die Eingangsblöcke mit einem Fenster, beispielsweise einem Hanning-Fenster multipliziert. Die Fensterfunktion f(n) für N Datenpunkte lautet:

/(«) = iu il - cos mit O < n < N - l

Aus den fouriertransformierten Subtraktionssignalen X , im folgenden Transformationssignale genannt, wird ein Restsignal ermittelt. Für zwei Transformationssignale X ergibt sich das Restsignal als einfache Subtraktion des zweiten Transformationssignals vom ersten:

X₃ = X_x - X₂ .

Im Folgenden wird weiterhin von zwei Transformationssignalen X und X₂ und einem Restsignal X^ ausgegangen, was insgesamt drei Signale ergibt. Zur Extraktion eines

Einzelsignals werden daraufhin diese drei Signale miteinander verglichen.

Für jeden Datenpunkt der Signale , , X₂ und X_} , üblicherweise weist jedes Signal 4096 Datenpunkte auf, werden aus den Amplituden der drei Signale die Extremwerte berechnet.

Ausgegangen wird von einem Array mit 3 x 4096 Datenpunkten. Die Zahl 3 gibt die Anzahl der Transformationssignale und dem Restsignal an und die 4096 die Anzahl der fouriertransformierten Datenpunkte in einem Block. Betrachtet man den ersten Datenpunkt bzw. den ersten Frequenz-Bin der Vektoren X_x , X₂ und X , so stehen drei Zahlenwerte zum Vergleich. An der Stelle des minimalen Wertes dieser drei Werte wird der Maximalwert der beiden anderen Werte gesetzt und die anderen Werte werden auf Null gesetzt.

Ein Zahlenbeispiel zur Verdeutlichung: Sei der erste Wert von X_x 5, der erste Wert von X₂ 10 und der erste Wert von X₃ 15. Dann wird 15 an die Stelle von 5 gesetzt und der erste Wert von X₂ und J ₃ auf 0. Die Werte werden also spaltenweise betrachtet. Man erhält ein Array aus 4096 Spalten und drei Zeilen, bei dem zwei drittel der Werte Null sind. Die Werte ungleich von Null sind unregelmäßig über die Einzelvektoren verteilt. Die Einzelvektoren zu X_l und X₂ heißen S, und S₂ und sind die Fouriertranformierten der berechneten Quellsignale S! und S₂. Der sich ergebende Vektor des Restwertsignals X₃ hat keine weitere Bedeutung. Die Ermittlung von S_x und S₂ ist durch folgende Formel gegeben:

E_mM, falls X_m (k) = E_rBm (k)

S„{k)

sonst

m = 1 , 2, 3, 4, 5, ... .

Dabei ist k der Zählindex der Datenpunkte bzw. Frequenz-Bins und durchläuft bei 4096 Datenpunkten die Werte 1 bis 2048. Es muss nur die Hälfte der Frequenz-Bins durchlaufen werden, da aus Symmetriegründen im Zuge der Fouriertransformation die Datenpunkte doppelt vorkommen. Im obigen Beispiel war k = 1.

Nimmt man die so umgewandelten Zeilen, die zu den Signalen X und X₂ gehört haben, nämlich die Einzelsignale S_x und S₂ , kann man daraus die berechneten Quellsignale ST und

S₂ durch eine inverse Fouriertransformation ermitteln. Als Phase kann die Phase der Signale X_x und X₂ auch direkt herangezogen werden. S_x und S₂ wird also die jeweilige

Phase aus den Vektoren X_x und X₂ zugeordnet. Die Zuordnung erfolgt natürlich in Abhängigkeit des Zählindexes k.

Die Einzelsignale S_x und S₂ bzw. die fouriertransformierten Einzelsignale S_! und S₂ können sich von den Quellsignalen aufgrund von Rechenungenauigkeiten und Rundungsfehlern leicht unterscheiden. D. h., dass eine vollständige Reproduktion eines Quellsignals zwar nicht gelingt, die Unterschiede sind aber derart gering, dass sie üblicherweise nicht bemerkbar sind. Zur Verbesserung der Trennung der Einzelsignale sind folgende Schritte möglich:

Um Sprünge in der Minima-Erkennung zu vermeiden kann vorgesehen sein, dass die Festlegung eines Minimums in den Signalen X_X , X₂ und X₃ von der Erkennung vorhergehender Minima abhängt. Beispielsweise kann ein bedingter Tiefpassfiiter verwendet werden:

P_hoi_d ik) ^ist d^{er zu} merkende Wert eines Frequenz-Bins k, wobei k wieder der Zählindex ist. Der Parameter b ist frei zwischen 0 und 1 einstellbar, wobei das Merken der Frequenz bei b = 0 ausgeschaltet ist.

Die Ermittlung von S_i und S₂ ist dann durch folgende Formel gegeben: ^ (k), X_m {k) = E_mm (k)

Der Parameter η ( 0 < η < \ ) gibt vor, wie stark das tiefpass-gefilterte Signal in die Einzelsignale S_m , m = 1 , 2, 3, ... eingeht.

Weiterhin können die Minima der Transformationssignale X_m , m = 1 , 2, 4, 5, ... getrennt mit dem Restwertsignal X, verglichen werden, d.h. dass die Minimabestimmung Em,_n(k),

Belegung mit 0 oder dem Maximalwert der Spalte E_max(k) usw. jeweils zwischen einem Transformationssignal X_m und dem Restwertsignal X₂ durchgeführt wird. So werden die Vektoren Emmi , E_min2, E_maxi und Em_ax2 ermittelt. Die Minima werden mit einem Faktor ß ( 0 < ß < 2 ) multipliziert. Je nach Wahl des Faktors ergeben sich unterschiedliche Effekte.

Für ß < 1 werden unerwünschte Frequenzen unterdrückt und für ß > 1 ergibt sich ein harmonischeres Klangbild. Die Einzelsignale ergeben sich zu

Zusätzlich können die Signale anhand der Phasenlage getrennt werden. Ist die Amplitude der Transformationssignale X_m {k) im Wesentlichen identisch und hat im Restwertsignal

X₃ (k) ein Minimum, wird die Phase berücksichtigt. Ist diese gleich, wird das Maximum

S₃ (k) zugeordnet, ansonsten S (k) und S₂ (k) . Diese Betrachtung ist natürlich für jeden Frequenz-Bin k gesondert durchzuführen.

Es gilt dementsprechend: ₌ jmin{ _m ( ₃ (*) }

0,

m = 1 , 2, 4, 5, ...

Zusätzlich können weiterhin die fouriertransformierten Ausgangssignale X_{m org} berücksichtigt werden. Liegt ein Minimum bei X_{l org} (k) , wird dieses ebenfalls S_{ (k) zugeordnet: (k) v X_mfirg (k) = (k)

sonst

Die Erfindung ist anhand von Ausführungsbeispielen in den Zeichnungsfiguren näher erläutert. Diese zeigen:

ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Verfahrens für ein Stereosignal, ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Verfahrens in einer zweiten Ausgestaltung, ein Ablaufschema zur Bestimmung der Mischverhältnisse, ein Ablaufschema zur Quellentrennung, eine Anordnung zur Aufnahme von Stereophoniesignalen, ein Streudiagramm von Datenpaaren, ein Streudiagramm von FT-Daten paaren, ein Histogramm, das Overlap-Add-Verfahren, ein 3D-Amplitudenspektrum zweier Transformations- und eines Restsignals, ein 3D-Aplitudenspektrum der Einzelsignale und Fig. 12 Transformationssignale und Einzelsignale in Vektorform

Fig. 5 zeigt eine Anordnung zur Aufnahme eines Stereosignals. Rein exemplarisch ist eine Anordnung zur Aufnahme der Quellensignale mittels XY-Stereophonie gezeigt, grundsätzlich lässt sich das erfindungsgemäße Verfahren aber nicht nur bei allen weiteren Stereophonieverfahren, sondern auch bei Verfahren einsetzen, bei denen mehr als zwei Ausgangssignale generiert werden. Gezeigt sind vier Signalquellen, die jeweils ein Quellsignal 1 , 2, 3 und 4 erzeugen. Bei Quellsignal 1 handelt es sich beispielsweise um eine Singstimme, also einen Sänger oder eine Sängerin, bei Quellsignal 2 um den Hintergrundchor bestehend aus einer Mehrzahl an Sängern oder Sängerinnen, die jedoch den gleichen Text und die gleichen Noten wiedergeben, bei dem Quellsignal 3 um ein Instrument, beispielsweise ein Klavier und bei Quellsignal 4 um eine Gruppe von Instrumenten, die jedoch wie der Chor die gleichen Noten wiedergeben. Ein Beispiel hierfür wäre ein Satz Geigen, der die gleiche Melodie spielt. Dies soll zeigen, dass ein Quellsignal nicht nur von einem einzelnen Sänger oder einer einzelnen Sängerin gebildet werden kann bzw. von einem einzelnen Instrument, sondern auch von einer Mehrzahl an Sängern oder Instrumenten. Durch die divergierende Richtwirkung der Mikrofone 5 und 6 werden die Quellsignale 1 , 2, 3 und 4 mit unterschiedlichen Pegeln aufgenommen, weswegen das Mischverhältnis der Quellsignale 1 , 2, 3 und 4 immer unterschiedlich ist.

Aus den Quellsignalen 1 , 2, 3 und 4 werden so die zwei Ausgangssignale des Stereosignals gewonnen. Die Ausgangssignale sind diejenigen Signale, die den Ausgangspunkt des erfindungsgemäßen Verfahrens bilden, die ursprünglichen Quellsignale stehen so nicht mehr zur Verfügung.

Selbstverständlich können auch mehr Quellsignale zur Erzeugung der Ausgangssignale X_m verwendet werden, zur Durchführung des Verfahrens müssen sinnvoller Weise aber wenigstens zwei Quellsignale vorhanden sein.

Im Folgenden wird des Öfteren auf zwei Ausgangssignale X, , X₂ Bezug genommen. Das erfindungsgemäße Verfahren ist aber nicht auf Stereosignale beschränkt, grundsätzlich können beliebig viele Ausgangssignale X_m, m = 1 , 2, 3, ... zur Verfügung stehen.

Figur 1 zeigt ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Verfahrens in einer ersten Ausgestaltung. Dabei werden zwei Ausgangssignale X und X₂ herangezogen und das Mischungsverhältnis für zwei Quellsignale, beispielsweise die Quellsignale 1 und 2, bestimmt. Ein mögliches Verfahren zur Bestimmung der Mischungsverhältnisse ist weiter unten ausführlich erläutert. Für das Quellsignal 1 ergibt sich beispielsweie ein Mischungsverhältnis V und für das Quellsignal 2 ein Mischungsverhältnis V₂. Aus den Ausgangssignalen X_! und X₂ werden dann Subtraktionsignale X_x und X₂ berechnet, indem die Ausgangssignale Xi und X₂ folgendermaßen anhand eines Mischungsverhältnisses subtrahiert werden:

X_x - V_N x X₂_ V_N < \

X =

X₂ ~ x X^ V_N > \

Dabei steht N für den jeweiligen Index des Quellsignals.

Die so berechneten Subtraktionssignale X_x und X₂ werden nach dem Overlap-Add- Verfahren fouriertransformiert.

Die Ausgangssignale Xi und X₂ sind selbstverständlich digitale Signale, die dementsprechend aus reinen Folgen von Zahlenwerten oder Datenpunkten entsprechen. Man könnte ein Ausgangssignal auch als einen Vektor mit einer sehr großen Anzahl an Zahlenwerten, üblicherweise viele Zehntausend, darstellen. Dies gilt genauso für die Subtraktionssignale. Um den Rechenbedarf klein zu halten und insbesondere die Zeitdauer bis zur Bereitstellung erster Einzelsignale gering zu halten, werden die Ausgangssignale Xi und X₂ bzw. die Subtraktionssignale X_x und X₂ blockweise weiterverarbeitet. Die

Fouriertransformation wird beispielsweise auf die ersten 4.096 Datenpunkte des Subtraktionssignals X_x bzw. X₂ angewandt. Bevorzugt werden Zweierpotenzen von Datenpunkten fouriertransformiert, da bei diesen die schnelle Fouriertransformation (FFT) angewandt werden kann. Die Zahl 4.096 stellt dabei einen Optimalwert dar im Hinblick auf die verbrauchte Rechenzeit und die verwendeten Rechenresourcen. Es können auch kleinere oder größere Datenblöcke genommen werden, beispielweise Datenblöcke von 1024 oder 2048 Datenpunkten. Es handelt sich dabei selbstverständlich immer um aufeinanderfolgende Datenpunkte. Durch die Fouriertransformation der Substraktionssignaie X_x und X₂ erhält man die Transformationssignale X und ₂. Durch Subtraktion des

Transformationssignals X₂ vom Transformationssignal X, erhält man das Restsignal X₃ .

Das Restsignal X₃ enthält jeweils genau so viele Datenpunkte, wie die Transformationssignale X und ₂ , beispielsweise also 4096 Datenpunkte. Da diese Datenpunkte in der Frequenzdomäne vorliegen, werden sie auch üblicherweise Frequenz- Bins genannt. Ein Frequenz-Bin ist also ein Datenpunkt eines Transformations- oder Restsignals. Im Beispielfall weist jedes Transformations-Restsignal also 4096 Frequenz-Bins auf. In den Signalen Χ , X₂ und X₃ werden dann Minima gesucht, da diese gleichbedeutend mit den ausgeblendeten Signalen sind. Dazu werden für jeden Frequenz-Bin aus den Amplituden der Signale X , X₂ und X₃ die Minima berechnet und an diese

Minimumsstellen die Maximalwerte des jeweiligen Frequenz-Bins gesetzt die anderen Werte für diesen Frequenz-Bin auf Null gesetzt. Die Phasen zu den von Null verschiedenen Werten erhält man aus den Auf diese Weise hält man die Einzelsignale S_x und S₂. Diese müssen in den Zeitbereich rücktransformiert werden, wodurch man die berechneten Quellsignale Si und S₂ erhält.

Figur 2 zeigt eine Ausgestaltung zur Ermittlung von mehr als zwei berechneten Quellsignalen ST uns S₂. Hierfür werden aus den Ausgangssignalen X_{1 (} X₂, X₃ und X₄ mehr als zwei Mischungsverhältnisse bestimmt, wodurch mehr Subtraktionssignale und damit mehr Transformationssignale erhalten werden. Auch in den so erhaltenen Transformationssignalen X_x , X₂ , j ₄ und X₅ und dem daraus ermittelten Restsignal X₃ folgt eine Minimabestimmung und darüber die Ermittlung der Einzelsignal S_{ , S₂ , S₃ und S₄ und daraus die Berechnung der berechneten Quellsignale Si, S₂, S₃ und S₄.

Im Folgenden wird eine Möglichkeit zur Bestimmung der Mischverhältnisse offenbart. Grundsätzlich können alle Verfahren zur Bestimmung der Mischverhältnisse verwendet werden.

Figur 3 zeigt ein Ablaufschema zur Bestimmung der Mischungsverhältnisse anhand einer Richtungsbestimmung. Dabei werden in Schritt S1 die Ausgangssignale Xi und X₂ fouriertransformiert, wodurch die transformierten Ausgangssignale X_{X org} und X_{2 org} erhalten werden. In Schritt S2 werden für jeden Datenpunkt bzw. Frequenz-Bin der fouriertransformierten Ausgangssignale X_{X org} und X_2t0rg die Amplitudenwerte anhand der

Formeln

ermittelt. Im nächsten Schritt S3 erfolgt die Berechnung des Winkels Θ und des Betragswertes ψ, aus den vorausgehend ermittelten Werten. Dabei kann die Berechnung der Betragswerte der fouriertransformierten Ausgangssignale X_{l org} und X _firg datenpunktweise oder auch als Vektor erfolgen, jedenfalls sind daraus Wertepaare von Winkeln Θ und Betragswerten ψ, zu ermitteln.

In Schritt S4 wird aus den Wertepaaren Θ und ψ, ein Histogramm berechnet, welches in Schritt S5 geglättet wird.

In Schritt S6 folgt die Bestimmung der Maxima des Histogramms, wobei entweder eine vorgegebene Anzahl oder alle Maxima über einem Schwellwert herangezogen werden.

Diesen Maxima ist jeweils ein Winkel zugeordnet, der aus der oben angegebenen Formel jeweils aus den Maximawerten berechnet wird. In Schritt S7 erfolgt dann die Bestimmung der gesuchten Mischungsverhältnisse anhand der ermittelten Winkel.

Figur 4 zeigt ein Ablaufschema zur Quellentrennung. Ausgehend von den Transformationssignalen X_x , X₂ , und ggf. X₄ und X₅ sowie dem Restwertsignal X₃ werden zu jedem Frequenz-Bin die Minima und Maxima berechnet (Schritt SB). In einer weiteren Ausgestaltung können zusätzlich die fouriertransformierten der Ausgangssignale X_{l org} und X_2jorg und ggf. X_{3 org} und X_{4 org} berücksichtigt werden.

In Schritt S9 wird in jedem Frequenz-Bin an der Stelle des Minimalwertes der Maximalwert des Frequenz-Bins bzw. der jeweiligen Spalte gesetzt, allen anderen Werten wird entweder eine Null- oder der Haltewert P_h'_old zugeordnet, wie oben beschrieben.

Gemäß Schritt 10 wird zu jedem von Null verschiedenen Wert der Einzelsignale S , S₂ , S₄ und S₅ die jeweilige Phase der Transformationssignale X , X₂ , X₄ und X₅ zugeordnet.

Die Zuordnung erfolgt dabei anhand der Nummerierung der Frequenz-Bins. Hat das Frequenz-Bin 28 des Einzelsignals 5, einen von Null verschiedenen Wert, so erhält dieses die Phase des Frequenz-Bins 28 des Transformationssignals Χ . Aufgrund der

Verschiebung der Maximalwerte auf die Minimalwerte in jedem Frequenz-Bin und der Nullsetzung der übrigen Werte ist kein einziger Wert eines Einzelsignals gleich dem Wert des zugeordneten Transformationssignals. Trotzdem können die Phasen übernommen werden. Statt einer Nullsetzung der Nicht-Minimunsstellen kann auch der Haltewert ηΡ_Μά eingesetzt werden. Dies verhindert Sprungstellen in den Einzelsignalen. Figur 6 zeigt ein Streudiagram der Amplituden von zwei gemischten Ausgangssignalen X^ und X₂, wobei die Ausgangssignale Xi und X₂ gegeneinander verschobene Sinussignale sind. Ein Streudiagramm stellt jeweils Wertepaare dar, wobei die Wertepaare anhand der Nummer des Datenpunktes, sozusagen des Daten-Bins gebildet werden. Der erste Punkt des Datenpunkts des Ausgangssignals X^ weist eine erste Amplitude auf und der erste Datenpunkt des Ausgangssignals X₂ eine gleiche oder eine andere Amplitude. Diese beiden Amplituden werden verwendet, um einen Punkt im Streudiagramm 9 festzulegen. Durch die Verwendung einer Vielzahl an Datenpunkten jeweils des Ausgangssignals X^ und des Ausgangssignals X₂ entstehen genauso viele Datenpunkten-Paare. Dabei ist auf der Achse 10 die Amplitude des Ausgangssignals X, und auf der Achse 11 die Amplitude des Ausgangssignals X₂ angegeben. Durch die Verwendung von beispielsweise 4096 Datenpunkten auf dem Ausgangssignal X^ und dem Ausgangssignals X₂ erhält man 4096 Datenpunktenpaare. Diese bilden im Streudiagramm eine Punktwolke 12, die aus einer Vielzahl der einzelnen Datenpunktepaaren ermittelten Punkte 13 gebildet wird. Figur 7 zeigt ein entsprechend gebildetes Streudiagramm 14, wobei die Ausgangssignale X_! und X₂ jedoch fouriertransformiert wurden und die Amplituden der Signale gemäß

berechnet wurden. Entsprechend ist auf Achse 15 der Betrag der Amplitude von X_{l org} , also der Fouriertransformierten des Ausgangssignals X_{1 (} und auf Achse 16 der Betrag der Amplitude von X_lfir aufgetragen. Durch Berechnung der Steigung der Geraden 17 bzw. 18 erhält man jeweils die Mischungsverhältnisse. Auf derart einfache Art und Weise lassen sich die Mischungsverhältnisse aber nur bei in realen Aufnahmen so nicht vorkommenden Sinussignalen ermitteln. Statt der Bildung eines Streudiagramms und der Ermittlung der Steigung der sich ergebenden Geraden wird nach der Fouriertransformation der der Ausgangssignale Xi und X₂ aus den Punktepaaren der fouriertransformierten Ausgangssignale Χ und X_2i0rg jeweils ein Winkel Θ und ein Vektor ψ berechnet. Statt eines Streudiagramms wird aus den Paaren aus Winkeln Θ und Vektor ψ ein Histogramm ermittelt, in dem die Winkel auf eine ganze Zahl gekürzt werden und daraus entsprechende Häufigkeiten an Winkeln ermitteln werden. Aus jedem Punktepaar ergibt sich so eine einzelne Häufigkeit für das Histogramm.

Dieses Histogramm wird mit einer Glättungsfunktion geglättet, sodass die Anzahl lokaler Minima und Maxima verringert wird. Als Glättungsfunktion kann beispielsweise die Funktion

herangezogen werden, die weiter oben bereits beschrieben wurde. Ein derart geglättetes Histogramm ist in Figur 8 dargestellt. Auf der Achse 19 sind Winkel in Grad angegeben, und zwar von 0° bis 90°, während auf der Achse 20 die jeweiligen Häufigkeiten dargestellt sind. Das Histogramm 21 hat ein absolutes Maximum 22 und mehrere lokale Maximal 23, 24 und 25. Der Anzahl der Häufigkeiten nach sortiert, hat das Maximum 22 den größten Wert, danach folgen die Maxima 25, 24 und 23. Von diesen Maxima wird beginnend bei dem Maximum mit den größten Häufigkeiten entweder eine vorgegebene Anzahl ausgewählt, beispielsweise für zwei Maxima die Maximal 22 und 25. Es können aber auch so lange Maxima ausgewählt werden, solange die Häufigkeit über einem Schwellenwert liegt. Setzt man diesen beispielsweise bei 10 an, so folgen weitere Berechnungen für die Maxima 22, 25 und 24, aber nicht für das Maximum 23, das unter diesem Schwellenwert liegt.

Jedes Maximum steht für einen Winkel. Das Maximum 22 beispielsweise für 18° und das Maximum 25 für 72°.

Die Angabe des Winkels kann dabei gemäß der Formel γ_Ν = Index(max(h_{gl TP} )) erfolgen. Aus den so bestimmten Winkeln ergibt sich für jeden Winkel jeweils ein Mischverhältnis gemäß der Formel

V_N = ton( _N ) . N ist der Index des zu extrahierenden Quellsignals. Damit ist die Bestimmung der Mischungsverhältnisse anhand einer Richtungsinformation abgeschlossen. Die Ermittlung der Subtraktionssignale X_l und X₂ erfolgt gemäß der weiter oben angegebenen Formel, insbesondere können die Subtraktionssignale X_y und X₂ auch blockweise ermittelt werden. Es können also jeweils ein vorgegebener Satz an Datenpunkten, beispielsweise jeweils 4096 Datenpunkte der Ausgangsignale und X₂ zu Subtraktionssignalen X und X₂ unter Verwendung der Mischverhältnisse berechnet werden. Die Subtraktionssignale Χ und X₂ werden gemäß dem in Figur 9 gezeigten Overlap-Add-Verfahren fouriertransformiert. Gezeigt sind Datenblöcke 26, 27, 28 und 29 bestehend aus jeweils 2048 Datenpunkten des Subtraktionssignals Χ bzw. des Subtraktionssignals X₂. Der Zahlenwert 2048 ergibt sich dabei daraus, dass es sich um die Hälfte der zur Fouriertransformation verwendeten Datenpunkte handelt. Die Anzahl der Datenpunkte der Datenblöcke 26 bis 29 ergibt sich somit aus der Anzahl der Datenpunkte eines Datenblocks 30 bis 33.

Der Datenblock 30 setzt sich aus den Datenblöcken 26 und 27 zusammen und hat dementsprechend die doppelte Anzahl an Datenpunkten eines Datenblocks 26 oder 27. Dieser Datenblock 30 ist der Datenblock, der fouriertransformiert wird. Der Datenblock 31 besteht aus den Datenblöcken 27 und 28, der Datenblock 32 aus den Datenblöcken 28 und dem folgenden Datenblock. Der Datenblock 27 ist also im Datenblock 30 und 31 enthalten, der Datenblock 18 im Datenblock 31 und 32.

Vor der Fouriertransformation werden die Datenblöcke 30, 31 , 32 und 33 noch mit einem Hanning-Fenster multipliziert. Dadurch lassen sich Leck-Effekte bei der Fouriertransformation minimieren.

Figur 10 zeigt ein 3D-Amplitudenspektrum der Transformationssignale , , X₂ und des Restwertsignals X^ . Auf der Achse 35 ist die jeweilige Nummer eine Frequenz-Bin, also eines durchnummerierten Punktes im Vektor eines Signals gezeigt, während auf Achse 36 der Betragswert angegeben ist. Achse 37 gibt die jeweiligen Betragswerte an. An Stelle 38 liegt das Signal X-. an Stelle 39 das Signal und an Stelle 40 das Signal

X,

Die in Figur 10 gezeigten Signale wurden aus zwei reinen Sinussignalen ermittelt. Bei realen Signalen sind mehr oder weniger alle Frequenz-Bins gefüllt, zur Veranschaulichung sind die Sinussignale jedoch besonders geeignet. Aus der Darstellung in Figur 10 folgt direkt, dass die Signale X, X, und X, jeweils lediglich drei Peaks aufweisen, die verschieden hoch sind, ansonsten aber lediglich Nullstellen haben. Figur 11 zeigt ein 3D-Amplitudenspektrum der Einzelsignale S_{l t} S₂ sowie dem Restsignalgemisch S₃ . Die Achse 35 gibt wiederum den Frequenz-Bin an und die Achse 36 den Betrag. Auf der Achse 42 sind dagegen die erhaltenen Einzelsignale aufgetragen. An Stelle 43 befindet sich das Einzelsignal IsJ , an Stelle 44 das Restsignal \s₃\ und an Stelle 45 das Einzelsignal \S₂\ . Zu den jeweiligen von Null verschiedenen Stellen der Einzelsignale und sind aus den Transformationssignalen Χ und X₂ noch jeweils die Phasen heranzuziehen, um die Einzelsignale und rückwärts fouriertransformieren zu können.

Figur 12 zeigt schematisch die Gewinnung der Einzelsignale aus den Transformationssignalen X , X₂ und dem Restwertsignal X₃ . Der Vektor 46 gibt dabei

Ausschnittsweise des Transformationssignals X wieder, entsprechend Vektor 47 die

Zahlenwerte des Transformationssignals X₂ , Vektor 48 die Werte des Restsignals X₃ und

Vektor 49 die entsprechenden Frequenz-Bins.

Aus diesen geht das in Vektor 50 gezeigte Einzelsignal S, , dass in Vektor 51 gezeigte Einzelsignal S₂ und das in Vektor 52 gezeigte Restwertsignal S₃ folgendermaßen hervor: Für Frequenz-Bin 1 liegt das Minimum in Vektor 48, da die Zahlen 5 und 7 größer als 1 sind. Im Frequenz-Bin 1 der entsprechenden Vektoren 50, 51 und 52 werden daher folgende Werte eingesetzt: an Stelle des Minimalwerts 1 wird der Maximalwert 7 gesetzt. Dieser ist daher am Frequenz-Bin 1 des Vektors 52 zu setzen. Die übrigen Werte in Frequenz-Bin 1 , nämlich in den Vektoren 50 und 51 , werden auf Null gesetzt. Die Minimumsbetrachtung findet also spaltenweise, daten punktweise bzw. frequenz-binweise statt. Diese Ausdrücke sind identisch.

Entsprechend werden die Werte der Spalten für Frequenz-Bin 2, 3, 4, 5, usw. berechnet, so dass sich die in Figur 12 gezeigten Werte jeweils ergeben.

In Vektor 50 werden die Werte bzw. Mimimumswerte zu Vektor 46 gesammelt, in Vektor 51 diejenigen zu Vektor 47 und in Vektor 52 diejenigen zu Vektor 48.

Zu den Vektoren 50 und 51 der Einzelsignale 5, und S₂ werden darauffolgend noch die Phasen der Transformationssignale X, und X₂ zugeordnet. Rein exemplarisch wird dies für den Frequenz-Bin 4 des Vektors 50 beschrieben. Für Frequenz-Bin 4 des Vektors 50 wird die Phase des Frequenz-Bins 4 aus Vektor 46 genommen, da der Vektor 50 die Minimalstellen des Vektors 46 abbildet, sofern dort Zahlenwerte vorhanden sind. Dementsprechend wird die Phase der identischen Frequenz-Bins übertragen. Bei sämtlichen Ausgestaltungen in den Figuren können statt explizit genannter zweier Ausgangssignale, zweier Transformationssignale oder Einzelsignale auch mehr als zwei Signale verwendet werden, weiterhin können alle in der Beschreibungseinleitung genannten Ausgestaltungen auch im Hinblick auf die Figurenbeschreibung angewandt werden, sofern dies nicht ausdrücklich ausgeschlossen ist.

B EZU G SZEI C H E N LISTE

1 Quellsignal 27 Datenblock

2 Quellsignal 28 Datenblock

3 Quellsignal 29 Datenblock

4 Quellsignal 30 Datenblock

5 Mikrofon 35 31 Datenblock

6 Mikrofon 32 Daten block

7 Bestimmung Mischungsverhältnisse 33 Datenblock

8 Signaltrennung 34 3D-Amplitudenspektrum

9 Streudiagramm 35 Achse

10 Achse 40 36 Achse

11 Achse 37 Achse

12 Punktwolke 38 Stelle

13 Punkt 39 Stelle

14 Streudiagramm 40 Stelle

15 Achse 45 41 3D-Amplitudenspektrum

16 Achse 42 Achse

17 Gerade 43 Stelle

18 Gerade 44 Stelle

19 Achse 45 Stelle

20 Achse 50 46 Vektor

21 Histogramm 47 Vektor

22 Maximum 48 Vektor

23 Maximum 49 Frequenz-Bin

24 Maximum 50 Vektor

25 Maximum 55 51 Vektor

26 Datenblock 52 Vektor

Claims

PATENTANSPRÜCHE

1. Verfahren zur Ermittlung wenigstens zweier Einzelsignale (S_{l t} S₂, S₃, S₄) aus wenigstens zwei Ausgangssignalen (X^ X₂, X3, X₄), die aus wenigstens zwei Quellsignalen (1, 2, 3, 4) gebildet sind,

dadurch gekennzeichnet, dass a) die Mischverhältnisse (Vi, V₂, V₃, V₄) von wenigstens zwei Quellsignalen (1, 2, 3, 4) auf die Ausgangssignale (X^ X₂, X₃, X₄) bestimmt werden,

b) die Ausgangssignale (X_1t X₂, X₃, X₄) mit aus dem Mischverhältnis (\ , V₂, V₃, V₄) gebildeten Faktoren multipliziert werden und aus den Ausgangssignalen (X^ X₂, X₃, X₄) wenigstens zwei Subtraktionssignale (Χ , X₂, X , X₄) ermittelt werden, sodass in jedem Subtraktionssignal (X_x, X₂, X₃, X₄) ein Quellsignal (1, 2, 3, 4) eliminiert ist,

c) die Subtraktionssignale {X , X₂, X₃, X₄) fouriertransformiert werden, wodurch Transformationssignale {Χ ,Χ₂, X₄, X₅ ) entstehen,

d) aus den Transformationssignalen (X ,X₂, X₄, X₅) ein Restsignal (X₃) bestimmt wird,

e) wenigstens zwei Einzelsignale (S^ S₂, S₃, S₄) anhand der Transformationssignale (X_X,X₂, X₄, X₅) und dem Restsignal (^₃) berechnet werden, und

f) die Einzelsignale (5,, S₂, S₃, S₄) durch eine inverse Fouriertransformation in berechnete Quellsignale (S^ S₂, S₃ und S₄) transformiert werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1 ,

dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Mischverhältnisse (V^ V₂, V₃, V) über eine Richtungsbestimmung erfolgt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,

dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Mischverhältnisse (V_1t V₂, V₃, V₄) folgende Schritte aufweist: Fouriertransformation der Ausgangssignale (Χι , X2, X3, X₄) ,

Berechnung der Amplitudenwerte der fouriertransformierten Ausgangssignale

Ermittlung eines Histogramms (21 ) aus den Amplitudenwerten oder Bestimmung der Steigung der Geraden (17, 18) der Amplitudenwerte in einem Streudiagramm (14).

Verfahren nach Anspruch 3,

dadurch gekennzeichnet, dass das Histogramm (21) mit einer Glättungsfunktion multipliziert wird.

Verfahren nach Anspruch 4,

dadurch gekennzeichnet, dass als Glättungsfunktion ein Hanning-Fenster, insbesondere

, verwendet wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5,

dadurch gekennzeichnet, dass der Winkelabstand im Histogramm (21 ) beträgt.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 6,

dadurch gekennzeichnet, dass die lokalen Extremwerte, insbesondere die lokalen Maxima (22, 23, 24, 25), des Histogramms (21) bestimmt werden. Verfahren nach Anspruch 7,

dadurch gekennzeichnet, dass beginnend mit dem absoluten Maximum (22) jedem Maximum (22, 23, 24, 25) Winkel zugeordnet wird.

9. Verfahren nach Anspruch 8,

dadurch gekennzeichnet, dass die Zuordnung der Winkel bei einer vorgegebenen Anzahl oder bei Unterschreiten eines Schwellenwertes beendet wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass ein Histogramm (21) mit einem Tiefpass gewichtet wird.

1 1. Verfahren nach Anspruch 10,

dadurch gekennzeichnet, dass der Tiefpass aus zeitlich früher ermittelten Histogrammen bestimmt wird.

12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass ein Subtraktionssignal {X_x , X₂ , X₃ , X₄ ) bei zwei Ausgangssignalen (X^ X₂) ermittelt wird, indem das mit dem Mischungsverhältnis (V_N) multiplizierte zweite Ausgangssignal (X₂) vom ersten (X^ subtrahiert wird, wenn das Mischungsverhältnis kleiner als 1 ist und ansonsten das erste Ausgangssignal (Xi) mit dem Kehrwert des Mischungsverhältnisses (1/V_N) multipliziert und vom zweiten Ausgangssignal (X₂) abgezogen wird.

13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass für die Fouriertransformation eine Zweierpotenz an Datenpunkten, insbesondere 1024, 2048 oder 4096 Datenpunkte verwendet werden.

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass die Datenpunkte zur Fouriertransformation quasikontinuierlich und nach dem Overlap- Add-Verfahren herangezogen werden.

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass ein Restwertsignal ( X_} ) als Subtraktionssignal der Transformationssignale bestimmt wird

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass ein Einzelsignal ( 5, , S₂ , S_} , S₄) mittels einer Extremwertbestimmung wenigstens eines Transformationssignals {Χ , Χ₂ , X₄ , X₅ ) und/oder des Restwertsignals (X₃ ) bestimmt wird.

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass die Frequenzen eines Einzelsignals (£, , S₂ , S₃ , S_A ) durch Minimabestimmung erkannt werden.

18. Verfahren nach Anspruch 16 oder 17,

dadurch gekennzeichnet, dass in den Transformationssignalen (X_l,X₂, X₄, X₅) und dem Restwertsignal (X₃) zur Erzeugung der Einzelsignale (S,, S₂, S₃, S₄) für jeden Frequenz-Bin (49) das

Minimum ermittel wird, an dessen Stelle das Maximum des jeweiligen Frequenz-Bins (49) gesetzt wird und die restlichen Werte auf Null gesetzt werden.

19. Verfahren nach Anspruch 18,

dadurch gekennzeichnet, dass zu den Amplitudenwerten der Einzelsignale (_?,, S₂, S₃, S₄) die jeweiligen Phasenwerte der Transformationssignale (Χ , X₂ , X₅ , X₄) ermittelt werden.

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,

dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der zu berechnenden Quellsignale (S^ S₂, S₃ und S₄) und/oder das oder die Quellsignale (1, 2, 3, 4) selbst vorgegeben werden.