Student:
  • Florian Schuh
Begin:
  • 01.09.2011
End:
  • 24.02.2012
Moderne Audiowiedergabetechniken, wie etwa die Wellenfeldsynthese, verwenden typischerweise mehrere zehn bis mehrere hundert Wiedergabekanäle, um eine akustische Szene mit hoher räumlicher Auflösung wiederzugeben. Ein solches Wiedergabesystem kann mit einem System zur räumlichen Aufnahme kombiniert werden, um ein immersives Telepräsenzsystem aufzubauen. In einem solchen Szenario ist die Kompensation akustischer Echos (AEC) unabdingbar, da beide Parteien sonst durch die erneute Wahrnehmung ihrer selbst ausgesendeten Signale gestört würden. Während ine AEC für SISO Systeme mit relativ geringem Aufwand realisiert werden kann, stellt der für die genannten Systeme entstehende Rechenaufwand eine ernsthafte Herausforderung dar.







In den vergangenen Jahren wurden zur digitalen Signalverarbeitung vermehrt Graphikprozessorsysteme (GPUs) eingesetzt, die für viele Algorithmen die mehrfache Rechenleistung einer durchschnittlichen CPU erbringen. Dieser Sachverhalt legt eine Verwendung von GPUs für eine AEC im beschriebenen Szenario nahe.







Das Ziel dieser Arbeit ist es, den „Generalized Frequency-Domain Adaptive Filtering“-Algorithmus auf einer GPU zu implementieren. Dazu soll die CUDA-Umgebung der Firma Nvidia eingesetzt werden. Die Leistungsfähigkeit der entstandenen Implementierung soll evaluiert werden. Dies umfasst eine Bewertung der Echtzeittauglichkeit dieses Ansatzes und eine Untersuchung der Auswirkungen für den Fall, dass die nummerische Genauigkeit der Grafikkarte auf einfache Genauigkeit begrenzt wird. Zur Implementierung der Datenein- und -ausgabe soll das Jack Audio Connection Kit (JACK) verwendet werden. Ist die Verzögerung für eine von JACK typischerweise verwendete Blocklänge zu groß für eine verlässliche Echtzeitverarbeitung, kann alternativ eine nicht echtzeitfähige Matlab-Schnittstelle erstellt werden.