Manuel Ruben Schalk

• Akustische Rückkopplung ist mindestens mit der Erfindung der elektroakustischen Beschallungssysteme und spätestens mit der fortschreitenden Entwicklung von Hörgeräten und Konferenzsystemen ein unumgängliches Thema geworden. Wird ein System durch die Postionierung von Lautsprecher(n) und Mikrofon(en) im gleichen akustischen Raum instabil, äußert sich das durch unangenehmes Pfeifen („Howling“) und will unter allen Umständen vermieden werden. Diese Instabilitäten treten erst ab bestimmten Verstärkungen auf, sodass das System in seiner maximalen Verstärkung deutlich beschränkt ist. In der Literatur vorgestellte Methoden versuchen entweder das Pfeifen als Symptom zu unterdrücken, oder die akustische Rückkopplung selbst aufzuheben und damit die maximal mögliche Verstärkung, bei der das System noch stabil ist, zu erhöhen. Übliche Methoden können dabei in Gruppen kategorisiert werden: Phasenmodulation, Verstärkungsreduktion, räumliche Filterung und Raummodellierung. Da die Methoden der adaptiven Rückkopplungsunterdrückung aus der Gruppe der Raummodellierung theoretisch in der Lage sind, die akustische Rückkopplung vollständig aufzuheben, haben sich diese mit der Zeit durchgesetzt. Hier wurden verschiedene Ansätze vorgeschlagen, die auf verschiedenen Optimierungsmethoden wie Least Squares, (Normalised) Least Mean Squares, oder auch Kalman-Filtern im Zeit-, Frequenz-, Teilband-, oder anderen Transformationsbereichen basieren. Die in der Literatur betrachteten Szenarien sind in der Regel einkanalig mit einem Lautsprecher und einem Mikrofon. Da moderne Konferenztechnikkomponenten meist aus einem Lautsprecher und einem Mikrofonarray, also mehreren Mikrofonkapseln bestehen, liegt es nahe, dies auch bei der akustischen Rückkopplungsunterdrückung auszunutzen. Vereinzelte Ansätze mit einem Lautsprecher und mehreren Mikrofonen (meist zwei) kombinieren die adaptive Rückkopplungsunterdrückung mit weiteren Methoden. Das Mikrofonarray wird dabei beispielsweise durch Nullsteering-Beamforming oder mehrkanaliger Rauschunterdrückung ausgenutzt und im Anschluss eine einkanalige, adaptive Rückkopplungsunterdrückung durchgeführt. Diese Arbeit schlägt vor, die Mikrofonarraysignale direkt im adaptiven Filter auszunutzen, indem der mehrkanalige, akustische Rückkopplungspfad mit Kalman-Filtern im Frequenzbereich geschätzt wird.
• Acoustic feedback has become an unavoidable issue, at the very least since the invention of electroacoustic sound reinforcement systems and, at the latest, with the ongoing development of hearing aids and conference systems. If a system becomes unstable due to the placement of speakers and microphones in the same acoustic space, this manifests as an unpleasant whistling sound (known as "howling") and must be avoided at all costs. These instabilities do not occur until certain gain levels are reached, which means that the system is significantly limited in terms of its maximum gain. The methods described in the literature aim either to suppress the whistling as a symptom or to eliminate the acoustic feedback itself, thereby increasing the maximum possible gain at which the system remains stable. Common methods can be categorized into the following groups: phase modulation, gain reduction, spatial filtering, and room modeling. Since adaptive feedback cancellation methods based on room modeling are theoretically capable of completely eliminating acoustic feedback, they have become widely adopted over time. Various approaches have been proposed here, based on different optimization methods such as least squares, (normalized) least mean squares, or Kalman filtering in the time, frequency, subband, or other transform domains. The scenarios discussed in the literature are typically single-channel, involving a single loudspeaker and a single microphone. Since modern conference technology systems typically consist of a loudspeaker and a microphone array—that is, multiple microphone capsules—it makes sense to try to take advantage of this in the acoustic feedback control stage. A few approaches using a single loudspeaker and multiple microphones (usually two) combine adaptive feedback suppression with other methods. The microphone array is utilized, for example, through null-steering beamforming or multichannel noise cancellation, followed by single-channel adaptive feedback suppression. This thesis proposes utilizing the microphone array signals directly within the adaptive filter by estimating the multichannel acoustic feedback path using Kalman filters in the frequency domain.