Mit \\NoIze// schaffen die Grundlagen für einen selektiven Open Source Geräuschfilter, der in verschiedenen Hardware- und Softwareumgebungen implementiert werden kann. Ziel ist, dass \\NoIze// kann in mobilen Lösungen wie Hearables oder Smartphones das gezielte Filtern von Alltags-Geräuschumgebungen ermöglicht. 

Die Anwendungsszenarien betreffen viele Menschen: Wir leben in einer lärmenden Umwelt, wobei selbst leise Umgebungsgeräusche Stress bewirken können, laute Geräusche Hörschäden. Viele Menschen kennen das Problem mit dem "Cocktail-Party-Effekt" auf, sie verstehen ihr Gegenüber bei Gesprächen mit Nebengeräuschen schlecht.

Durch gezieltes Herausfiltern von belastenden und die Verstehbarkeit einschränkenden Nebengeräuschen
kann \\NoIze// einen Beitrag zur für Gesundheit, Prävention von Hörschäden und besseres Hören leisten.


Die Implementierung, Anpassung und Wartung der \\NoIze// Anwendung in Hearables wie Headsets,
Earbuds oder Computer und Smartphones erlaubt eine kommerzielle Verwertbarkeit.
Der Ergebnisse des NoIze Prototypen wollen wir kontinuierlich erweitern in Bezug auf Zuverlässigkeit der
Algorithmen und Anwendung in alltagsakustischen Situationen sowie Sicherheit im Umgang mit den Daten. 

Asilyn Rose 
Peggy Sylopp

 

Die Implementierung basiert auf CNN und Wiener Filter. Code und Dokumentation sind auf https://github.com/pgys/NoIze

 

Flowchart

 

Tutorial im Jupyter-Notebook

Meet us:

02.09.2019 Demo-Day Prototypefund, erste Präsentation

10.09.2019 Python for Noise filters, PyLadies Meetup Berlin, Workshop

11.10.2019 "Take control of your hearing: Accessible methods to build a smart noise filter", PyCon Berlin, Talk

Gefördert von Prototypefund, vielen Dank!