Title:
Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhänigigkeit von einem Systemzustand einer Maschine und/oder eines Fahrzeugs
Kind Code:
A1


Abstract:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhängigkeit von einem Systemzustand einer Maschine und/oder eines Fahrzeugs, wobei der Systemzustand mindestens eine Drehzahl und/oder eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung und/oder eine Eingangsleistung enthält, und diese den Systemzustand dokumentierende/n Komponente/n einen Eingangsraum bildet/en, wobei ein Zusammenhang zwischen wenigstens einer Komponente des Eingangsraumes und einem jeweils dazugehörig zu generierenden Sound durch ein regelbasiertes Fuzzy-System (RBFS), auch als Fuzzy-Inferenzsystem bezeichnet, eingestellt wird.




Inventors:
Scheunert, Ullrich, Dr.-Ing. (09127, Chemnitz, DE)
Matthes, Enrico (09111, Chemnitz, DE)
Pätzold, Axel (04357, Leipzig, DE)
Senebald, Jan (09130, Chemnitz, DE)
Application Number:
DE102013017583A
Publication Date:
04/16/2015
Filing Date:
10/15/2013
Assignee:
FusionSystems GmbH, 09125 (DE)
International Classes:
Domestic Patent References:
DE102007003201A1N/A2008-05-29



Other References:
Vössner, Siegfried; Braunstingl, Reinhard; Ploner-Bernhard, Helmut; Sonacchi, Alois: A new functional Framework for a sound system for realtime flight simulation. Proc. Of the 8th Conference an Digital Audio Effects, Madrid, Spain (2005)
Zadeh, L. A.: Fuzzy Sets. Information and Control 8(1965), S. 338-353
Bandemer, H.; Gottwald, S.: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993 (4. Auflage), Erstausgabe 1989
Scheunert, U.: Fuzzy-Mengen-Verknüpfung und Fuzzy-Arithmetik zur Sensor-Daten-Fusion. Fortschr.-Ber. VDI Reihe 8 Nr. 914. Düsseldorf, VDI Verlag (2002)
Claims:
1. Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhängigkeit von einem Systemzustand einer Maschine und/oder eines Fahrzeugs, wobei der Systemzustand mindestens eine Drehzahl und/oder eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung und/oder eine Eingangsleistung enthält, und diese den Systemzustand dokumentierende/n Komponente/n einen Eingangsraum bildet/en und dass ein Zusammenhang zwischen wenigstens einer Komponente des Eingangsraumes und einem jeweils dazugehörig zu generierenden Sound durch ein regelbasiertes Fuzzy-System (RBFS), auch als Fuzzy-Inferenzsystem bezeichnet, eingestellt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Generierung des Sounds (auch Ausgangssound genannt) aus einer Menge von Basis-Sounds durch anteilige Überlagerung erfolgt und mindestens die Eigenschaften Lautstärke und Abspielgeschwindigkeit aller Basis-Sounds zusammen die Menge der Ausgangsgrößen (Ausgangsraum) des regelbasiertes Fuzzy-Systems darstellen.

3. Verfahren nach Anspruch 1 und/oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass für die Erweiterung der Menge der Ausgangsgrößen die psychoakustischen Eigenschaften der Basis-Sounds in Form von Lautheit, Rauhigkeit und Schärfe einzeln oder in beliebiger Kombination zum Einsatz kommen.

4. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Verwendung der psychoakustischen Eigenschaften in der Menge der Ausgangsgrößen solche Basis-Sounds eingesetzt werden, die hinsichtlich der psychoakustischen Eigenschaften parametrierbar sind.

5. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass für die Erweiterung der Menge der Ausgangsgrößen die Basis-Sounds in Frequenzbänder zerlegt werden und die Lautstärke jedes Frequenzbandes einzeln als Eigenschaft und somit als separate Ausgangsgröße verwendet wird.

6. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 5,
dadurch gekennzeichnet, dass das regelbasierte Fuzzy-System, welches die komplette nichtlineare mehrdimensionale Abbildung des Eingangsraumes auf den Ausgangsraum beschreibt, durch eines der folgenden Verfahren definiert wird:
a) durch einen rein expertenbasierten Ansatz als System von WENN-DANN-Regeln durch einen Experten,
b) durch einen expertenbasierten Ansatz ergänzt um ein Lernverfahren zum Erzeugen oder Anpassen des Systems von WENN-DANN-Regeln auf der Basis von Beispieldaten und/oder Bewertungsdaten,
c) durch einen datenbasierten Ansatz, der zuerst ein Klassifikationssystem auf der Basis von Beispieldaten und/oder Bewertungsdaten erzeugt und aus diesem das System von Wenn-Dann-Regeln extrahiert wird.

7. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass für das regelbasierte Fuzzy-System die Eingangsgrößen des Eingangsraumes und die Ausgangsgrößen des Ausgangsraumes jeweils durch Fuzzy-Terme partitioniert werden, die Fuzzy-Terme werden durch Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen modelliert.

8. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe des regelbasierten Fuzzy-System Aktivierungen für die Terme der Ausgangsgrößen ermittelt werden und entweder mit einer Defuzzyfizierungsmethode (beispielsweise Maximummethode, Flächenschwerpunktmethode, etc.) in einen scharfen (gewöhnlichen) Ergebniswert gewandelt werden oder die Fuzzy-Ergebnisse selbst (Aktivierungen der Ausgangsterme) das Endergebnis darstellen und als Parameter für die Soundgenerierung verwendet werden.

9. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der mehrdimensionale Systemzustand und der dazugehörige Eingangsraum für die Soundgenerierung in seinen Bestandteilen so weit gefasst ist, dass er den Zustand eines Systems teilweise oder komplett beschreibt.

10. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Systembegriff allgemein und uneingeschränkt angewendet wird und sich beispielsweise auf eine Maschine, ein Gerät, ein Fahrzeug (wie z. B. ein Auto, einen LKW oder ein Fahrrad) oder auch ein Fahrerloses Transportsystem oder einen Serviceroboter bezieht.

Description:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhängigkeit von einem Systemzustand einer Maschine und/oder eines Fahrzeugs.

Die Einsatzmöglichkeiten der Erfindung sind sehr vielfältig. Insbesondere ist die Verwendung für Fahrzeuge im Straßenverkehr vorgesehen, bei denen die natürlichen Geräusche zu leise oder generell zu schlecht wahrnehmbar oder für den Menschen – respektive den Nutzer oder Bediener aber auch einen Beobachter – zu schlecht deutbar sind, um daraus eine adäquate Warnung oder Reaktion abzuleiten.

Die in der Literatur beschriebene eindimensionale Abhängigkeit einer Soundgenerierung von einer Einflussgröße (z. B. der Geschwindigkeit – siehe [1]) oder die mehrfach eindimensionale Abhängigkeit [2] gibt die realen Gegebenheiten für den Zusammenhang zwischen typischerweise mehreren Einflussgrößen für die Soundgenerierung und der Soundgenerierung selbst nicht wieder. Geht man von n kontinuierlichen Einflussgrößen (Eingangsraum) aus und m kontinuierlichen Parametern von gegebenen Basis-Sounds (Samples), die die Fusion der Basis-Sounds definieren (Ausgangsraum), dann braucht es eine komplette nichtlineare mehrdimensionale Abbildung des n-dimensionalen Eingangsraumes auf den m-dimensionalen Ausgangsraum, um die von den Eingangsgrößen abhängige Soundgenerierung durchzuführen.

Systeme, die ohne die erfindungsgemäßen Merkmale arbeiten, werden beispielsweise in den Literaturstellen [1]–[2] beschrieben. Die theoretischen Grundlagen für die erfindungsgemäße Problemlösung finden sich beispielsweise in den Literaturstellen [3]–[5]:

  • [1] In der Druckschrift DE 2007003201 A1,
  • [2] Vössner, Siegfried; Braunstingl, Reinhard; Ploner-Bernhard, Helmut; Sonacchi, Alois: A new functional Framework for a sound system for realtime flight simulation. Proc. Of the 8th Conference an Digital Audio Effects, Madrid, Spain (2005),
  • [3] Zadeh, L. A.: Fuzzy Sets. Information and Control 8(1965), S. 338–353,
  • [4] Bandemer, H.; Gottwald, S.: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993 (4. Auflage), Erstausgabe 1989,
  • [5] Scheunert, U.: Fuzzy-Mengen-Verknüpfung und Fuzzy-Arithmetik zur Sensor-Daten-Fusion. Fortschr.-Ber. VDI Reihe 8 Nr. 914. Düsseldorf, VDI Verlag (2002).

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhängigkeit von einem Systemzustand einer Maschine und/oder eines Fahrzeugs zu entwickeln und dafür die nichtlineare mehrdimensionale Abbildung so zu entwerfen, dass bei der Soundgenerierung logische Zielkriterien umgesetzt werden können, die einerseits künstlerischen Ursprungs sind, andererseits aber auch formale technische oder andere sachliche (z. B. gesetzliche) Richtlinien bedienen.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die kennzeichnenden Merkmale des ersten Patentanspruchs gelöst.

Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen. Bei einer Sounderzeugung für eine Maschine oder ein Fahrzeug der eingangs beschriebenen Art wird die Aufgabe erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass dafür erstmalig ein spezielles regelbasiertes Fuzzy-System eingesetzt wird. Das Verfahren zur automatischen adaptiven Generierung von hörbarem Sound in Abhängigkeit von dem mehrdimensionalen erweiterten Systemzustand einer Maschine oder eines Fahrzeugs erfolgt erfindungsgemäß dadurch, dass der Systemzustand mindestens eine Drehzahl und/oder eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung und/oder eine Leistungskennzahl enthält, und diese den Systemzustand dokumentierende/n Komponente/n einen Eingangsraum bildet/en und dass ein Zusammenhang zwischen wenigstens einer Komponente des Eingangsraumes und einem jeweils dazugehörig zu generierenden Sound durch ein regelbasiertes Fuzzy-System (RBFS), auch als Fuzzy-Inferenzsystem bezeichnet, eingestellt wird. Dadurch ist es möglich, den jeweiligen Zustand und damit auch die Änderung des Zustandes einer Maschine und/oder eines Fahrzeuges durch ein zustandsspezifisches Geräusch zu dokumentieren. Das jeweilige den Zustand dokumentierende Geräusch bzw. Geräuschspektrum kann vom Hersteller der Maschine/des Fahrzeuges festgelegt werden. Es ist jedoch auch möglich, dass der Betreiber der Maschine bzw. des Fahrzeuges einstellt oder nachstellt, welches Geräusch bei einem jeweiligen Maschinen- oder Fahrzeugzustand ausgegeben werden soll.

Die Generierung des Sounds (auch Ausgangssound genannt) erfolgt insbesondere aus einer Menge von Basis-Sounds durch anteilige Überlagerung, wobei mindestens die Eigenschaften Lautstärke und Abspielgeschwindigkeit aller Basis-Sounds zusammen die Menge der Ausgangsgrößen (Ausgangsraum) des regelbasiertes Fuzzy-System darstellen.

Für die Erweiterung der Menge der Ausgangsgrößen kommen vorteilhafter Weise die psychoakustischen Eigenschaften der Basis-Sounds in Form von Lautheit, Rauhigkeit und Schärfe einzeln oder in beliebiger Kombination zum Einsatz.

Bei der Verwendung der psychoakustischen Eigenschaften in der Menge der Ausgangsgrößen werden bevorzugt solche Basis-Sounds eingesetzt, die hinsichtlich der psychoakustischen Eigenschaften parametrierbar sind.

Für die Erweiterung der Menge der Ausgangsgrößen werden die Basis-Sounds in Frequenzbänder zerlegt und die Lautstärke jedes Frequenzbandes einzeln als Eigenschaft und somit als separate Ausgangsgröße verwendet.

Das regelbasierte Fuzzy-System, welches die komplette nichtlineare mehrdimensionale Abbildung des Eingangsraumes auf den Ausgangsraum beschreibt, wird dabei insbesondere durch wenigstens eines der folgenden Verfahren definiert:

  • a) durch einen rein expertenbasierten Ansatz als System von WENN-DANN-Regeln durch einen Experten,
  • b) durch einen expertenbasierten Ansatz ergänzt um ein Lernverfahren zum Erzeugen oder Anpassen des Systems von WENN-DANN-Regeln auf der Basis von Beispieldaten und/oder Bewertungsdaten,
  • c) durch einen datenbasierten Ansatz, der zuerst ein Klassifikationssystem auf der Basis von Beispieldaten und/oder Bewertungsdaten erzeugt und aus diesem das System von Wenn-Dann-Regeln extrahiert wird.

Für das regelbasierte Fuzzy-System werden weiterhin die Eingangsgrößen des Eingangsraumes und die Ausgangsgrößen des Ausgangsraumes jeweils durch Fuzzy-Terme partitioniert und die Fuzzy-Terme durch Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen modelliert.

Mit Hilfe des regelbasierten Fuzzy-Systems werden weiterhin vorteilhafter Weise Aktivierungen für die Terme der Ausgangsgrößen ermittelt und entweder mit einer Defuzzyfizierungsmethode (beispielsweise Maximummethode, Flächenschwerpunktmethode, etc.) in einen scharfen (gewöhnlichen) Ergebniswert gewandelt oder die Fuzzy-Ergebnisse selbst (Aktivierungen der Ausgangsterme) stellen das Endergebnis dar und werden als Parameter für die Soundgenerierung verwendet.

Der mehrdimensionale Systemzustand und der dazugehörige Eingangsraum für die Soundgenerierung ist dabei in seinen Bestandteilen insbesondere so weit gefasst, dass er den Zustand eines Systems zumindest teilweise oder auch komplett beschreibt.

Der Systembegriff wird allgemein und uneingeschränkt angewendet und bezieht sich beispielsweise auf eine Maschine, ein Gerät, ein Fahrzeug (wie z. B. ein Auto, einen LKW oder ein Fahrrad) oder auch ein fahrerloses Transportsystem oder einen Serviceroboter, so dass der jeweilige Zustand des Systems, wie z. B. Ruhezustand, Arbeitszustand, Drehzahlbereiche, Schaltvorgänge, Störzustand.... usw. in Geräusche umgesetzt werden, die den jeweiligen Zustand symbolisieren. Dabei sind auch intentionale Zustände eingeschlossen, wie beispielsweise die Absicht loszufahren, anzuhalten, abzubiegen usw..

Der Systembegriff bezieht sich auch auf Mensch-Maschine-Schnittstellen und dafür alle Teilkomponenten, bestehend aus Mensch, Maschine und Umgebung, die in den Systembegriff eingeschlossen sind.

Die Abbildungsvorschrift durch das regelbasierte Fuzzy-System wird bevorzugt durch ein Kennfeld angenähert, welches in diskretisierter Weise für einen Wertevorrat jeder Eingangsgröße und alle möglichen Kombinationen dieser Werte zwischen den Eingangsgrößen einen Wert für alle modellierten Ausgangsgrößen bereitstellt und dieses Kennfeld wird als Dynamische Sound-Table (DST) bezeichnet.

Diese Abbildungsvorschrift wird in ihren verfahrenstypischen Varianten in einem Entwurfsprogramm (bezeichnet als Fuzzy Sound-Designer) modelliert und in einer parametrischen Form verlustfrei abgespeichert. Diese parametrische Form wird als Dynamisches Sound-Profil (DSP) bezeichnet. Gleichzeitig erlaubt dieses Entwurfsprogramm die Umwandlung des Dynamischen Sound-Profils in das Kennfeld. Die dazugehörige Fuzzy-Modellierung verwendet die Methode der Fuzzyfizierung der Eingangsgrößen (bzw. der Zustandsgrößen), die durch geeignete Maßnahmen aus dem Fahrzeug messtechnisch ermittelt werden. Eingangsgrößen können zum Beispiel Größen, wie die Geschwindigkeit oder die Beschleunigung sein. Für diese Eingangsgrößen werden jeweils geeignete Mengen an Fuzzy-Termen definiert, die diese unscharf partitionieren. Die Fuzzy-Terme können auf jeder Eingangsgröße Realisierungen wie z. B. „langsam (la)”, „mittel (mi)”, „schnell (sc)” oder „klein (kl)”, „mittel (mi)”, „groß (gr)” annehmen (siehe 4 und 5). Generell sind diese Fuzzy-Terme jedoch anwendungsspezifisch wählbar.

Die Basis-Sounds bilden die Grundlage für die Definition der Ausgangsgrößen. Dafür werden beliebige physikalische Größen bzw. Eigenschaften dieser Basis-Sounds verwendet, wie die Lautstärke, die Frequenz, die Abspielgeschwindigkeit u. ä. aber auch spezielle psychoakustische Merkmale wie die Lautheit, die Rauhigkeit oder die Schärfe. Auch für diese Ausgangsgrößen werden geeignete Mengen von Fuzzy-Termen definiert, um diese auf diesem Wege zu partitionieren (siehe Abbildungen 6 und 7).

Die Fuzzy-Terme werden durch Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen definiert. Die Funktionswerte der Zugehörigkeitsfunktionen geben für die Elemente der Basisgrößen an, in welchem Maße diese zum jeweils modellierten Term gehören. Die Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen können parametrisch oder nicht-parametrisch sein. Beispiele für vorteilhaft verwendete Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen sind aus dem Stand der Technik bekannte Trapezfunktionen oder Potentialfunktionen.

Der Zusammenhang zwischen den Eingangsgrößen und den Ausgangsgrößen wird durch ein Fuzzy-Inferenz-System modelliert. Dazu wird zwischen den Termen der Eingangsgrößen und den Termen der Ausgangsgrößen ein Regelsystem von WENN-DANN-Regeln definiert. Dieses setzt in formaler Weise die Zielkriterien einer adaptiven Soundgenerierung um, bzw. bildet diese ab.

Durch die unscharfe Partitionierung und die auf deren Elemente angewendete Fuzzy-Logik wird ein entscheidender Nachteil der Beschränkung auf die in der Literatur beschriebene eindimensionale oder mehrfach eindimensionale Abhängigkeit offenkundig: Mit den eindimensionalen Abhängigkeiten kann man jeweils nur eine einzelne Eingangsgröße mit einer Ausgangsgröße verknüpfen – beispielsweise „Wenn Geschwindigkeit = langsam DANN SoundX = leise”. Durch die Anwendung von Regeln auf die Terme des mehrdimensionalen Eingangsraumes wird eine beliebige nichtlineare Verknüpfung der Eingangsgrößen ermöglicht (siehe 8 und 9 und die dort abgebildeten Regeln) und so eine hochflexible Soundbeeinflussung/-generierung möglich.

Mit der Fuzzy-Modellierung ist es sehr gut möglich, bei Umsetzung der Zielkriterien gleichzeitig durch geeignete Wahl der Parameter der Fuzzy-Terme bzw. der sie modellierenden Zugehörigkeitsfunktionen für einen stetigen Übergang zwischen den Basis-Sounds oder zwischen deren variierenden Eigenschaften zu sorgen. Das Fuzzy-Inferenz-System wird durch die Zielkriterien des Entwurfs definiert. Es kann insofern auf der Grundlage von Regeln entstehen, die ein Mensch (Soundexperte) oder eine Gruppe von Menschen festgelegt hat. Alternativ besteht die Möglichkeit, das Fuzzy-Inferenz-System (die Menge der Regeln und/oder die Menge der Terme und deren Parameter) durch ein Lernverfahren zu erzeugen. Dadurch kann sich die Art der Soundgenerierung an Massendaten (z. B. aus Probandentests) orientieren.

Als Ergebnis der Abarbeitung des Fuzzy-Inferenz-Systems liegen entweder die Aktivierungen der Terme der Ausgangsgrößen vor oder in geeigneter Form diskrete Ergebnis-Fuzzy-Mengen für jede Ausgangsgröße. Zur abschließenden Verarbeitung wird dieses Fuzzy-Ergebnis einer Defuzzyfizierung unterzogen.

Neben den typischen Eingangsgrößen, die beispielsweise einen Maschinenzustand widerspiegeln, ist es auch möglich, zusätzlich weitere Eingangsgrößen für die Beeinflussung der Soundgenerierung zu verwenden. Das können beispielsweise Größen der Einsatzumgebung oder des Benutzers oder Bedieners selbst sein. Insofern kann eine adaptive Soundgenerierung also dann auch von den aktuellen Parametern (den Eigenschaften als Messgrößen) des Benutzers oder Bedieners abhängen.

Vorzugsweise wird die erfindungsgemäße Lösung für Fahrzeuge wie Autos, speziell Elektroautos oder Hybridautos, Motorräder, E-Bikes und Fahrräder eingesetzt. Dieser Sound soll für alle Verkehrsteilnehmer hörbar sein und sowohl dem Fahrer als auch den Passanten oder anderen Verkehrsteilnehmern dienen. Der Sound wird insbesondere in Abhängigkeit von dem mehrdimensionalen erweiterten Systemzustand eines Fahrzeugs erzeugt. Dieser Systemzustand enthält meist die Geschwindigkeit und/oder die Beschleunigung, aber in der Regel noch weitere Größen wie Motordrehzahl und oder die Raddrehzahlen und oder die aktuelle Motorleistung (z. B. eines Elektromotors). Die Größen dieses Zustandsraumes stellen zusammen den Eingangsraum für die Sounderzeugung dar. Der Zusammenhang zwischen den Komponenten des Eingangsraumes und dem jeweils dazugehörig zu generierenden Sound wird durch ein regelbasiertes Fuzzy-System (RBFS) modelliert, auch als Fuzzy-Inferenzsystem bezeichnet, und in einem Entwurfsprozess eingestellt.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen und zugehörigen Zeichnungen näher erläutert.

Es zeigen:

1 Prinzipskizze zur Erzeugung der nichtlinearen mehrdimensionalen Abbildungsvorschrift zur automatischen adaptiven Soundgenerierung,

2 eine Prinzipskizze zur Abarbeitung der nichtlinearen mehrdimensionalen Abbildung zur automatischen adaptiven Soundgenerierung mit der erfindungsgemäßen Realisierung als Fuzzy-System,

3 eine beispielhafte Modellstruktur des regelbasierten Fuzzy-Systems,

4 eine Prinzipskizze zur Partitionierung einer Eingangsgröße Geschwindigkeit (Eingangsraum) mit den Fuzzy-Termen langsam (la), mittel (mi), schnell (sc) – unscharfe Beschreibung der Geschwindigkeitsteilbereiche,

5 eine Prinzipskizze zur Partitionierung einer Eingangsgröße Beschleunigung (Eingangsraum) mit den Fuzzy-Termen klein (kl), mittel (mi), groß (gr) – unscharfe Beschreibung der Beschleunigungsteilbereiche,

6 eine Prinzipskizze zur Partitionierung einer Ausgangsgröße Lautstärke BasisSoundX mit den Fuzzy-Termen leise (le), mittel (mi), laut (la) – unscharfe Beschreibung der Lautstärketeilbereiche,

7 eine Prinzipskizze zur Partitionierung einer Ausgangsgröße Lautstärke BasisSoundY mit den Fuzzy-Termen leise (le), mittel (mi), laut (la) – unscharfe Beschreibung der Lautstärketeilbereiche,

8 ein Beispiel für die Formulierung von Regeln des Fuzzy-Inferenz-Systems für die Verknüpfung von Eingangstermen und die Schlussfolgerung von Ausgangstermen für einen exemplarischen BasisSound (BasisSoundX),

9 ein Beispiel für einen kompletten Regelsatz bei Verwendung der Eingangsgrößen Geschwindigkeit und Beschleunigung und zwei BasisSounds X und Y in der Darstellung als Verknüpfungstabellen.

In 1 ist die Ausgangssituation für das Verfahren in einem Strukturbild dargestellt. In einer Datenbank (DB) stellt man sich entweder Beispieldaten in Form von Lerndaten oder alternativ das Erfahrungswissen eines Experten für die Sounderzeugung abgelegt. Der Experte verwendet nun sein Wissen und seine kreativen Fähigkeiten, um seine Zielstellungen in die Modellbildung einfließen zu lassen. Es findet ein Modellbildungsprozess der expertenbasierten Modellbildung (EMB) statt, die ggf. auch durch Methoden der datenbasierten Modellbildung (DMB) ergänzt oder ersetzt wird. Hier tut er dies, indem er ein regelbasiertes Fuzzy-System (RBFS) entwirft. Er nimmt sich dazu Beispiele des Eingangsraumes (BER) und wenn verfügbar auch des Ausgangsraumes (BAR) zu Hilfe, wendet das regelbasierte Fuzzy-System auf die Eingangsgröße(n) an und vergleicht das Ergebnis mit seiner Zielvorstellung. So entsteht systematisch durch die Verfahrensschritte (Generierung und Vergleich) das endgültige regelbasierte Fuzzy-System (RBFS). Damit ist die Entwurfsphase (auch Lernphase genannt) abgeschlossen. Das regelbasierte Fuzzy-System (RBFS) bildet den Eingangsraum (ER) in den Ausgangsraum (AR) ab.

In 2 ist dieser Endzustand dargestellt, der in der Arbeitsphase des Systems zur Anwendung kommt. Hier werden typischerweise permanent die Eingangsgrößen des Eingangsraums (ER) durch das regelbasierte Fuzzy-System (RBFS) in den Ausgangsraum (AR) abgebildet und so der gewünschte Zielsound erzeugt.

Die 3 löst die Elemente des regelbasierten Fuzzy-Systems (RBFS) aus 2 noch genauer auf und stellt die Schritte Fuzzyfizierung (FF), den Block der WENN-DANN-Regeln (WDR) und die Defuzzyfizierung (DeFF) dar.

Die dann folgenden 4 bis 7 beschreiben das Vorgehen für die Fuzzyfizierung. Es wird im Beispiel davon ausgegangen, dass in einem Elektrofahrzeug die Messgrößen Geschwindigkeit v und Beschleunigung a gemessen werden. Diese bilden hier zusammen den Eingangsraum. Die beiden Größen wurden im Entwurfsprozess so durch Fuzzy-Terme partitioniert, dass der jeweilige Wertebereich durch die so festgelegten Kategorien gut überdeckt wird (4 und 5). So werden beispielsweise bei der Geschwindigkeit v (5) die Terme „langsam (la)”, „mittel (mi)” und „schnell (sc)” definiert. Dadurch erhält der Bereich zwischen 0 und 10 km/h die Bedeutung „langsam (la)”, der Bereich zwischen 10 und 25 km/h die Bedeutung „mittel (mi)” und der Bereich zwischen 25 und 40 km/h die Bedeutung „schnell (sc)”. Die Überlappung der Zugehörigkeitsfunktionen μ der Terme an den Übergangsstellen zwischen den einzelnen Bedeutungen sorgen für einen Übergang mit spezieller Charakteristik. So lässt sich durch steile Funktionsverläufe ein abrupter Übergang gestalten und durch weniger steile Funktionsverläufe ein weicher Übergang. Nach dem gleichen Prinzip werden die Ausgangsgrößen durch Fuzzy-Terme partitioniert. Das sind im Beispiel die beiden Lautstärken für die beiden Basis-Sounds BasisSoundX (LBSX) und BasisSoundY (LBSY) in den 6 und 7. Für beide Lautstärken (6 und 7) werden soundspezifische Terme für „leise (le)”, „mittel (mi)” und „laut (la)” definiert.

Auf den so festgelegten Termen werden die logischen Verknüpfungsregeln definiert, die auszugsweise in ausführlicher Schreibweise in 8 aufgeführt sind. Alle Regeln haben einen Bedingungsteil auf der linken Seite von 8 (WENN) und einen Schlussfolgerungsteil auf der rechten Seite von 8 (DANN). Zusammenfassend gibt die 9 einen kompletten Satz an Verknüpfungsregeln für die zwei Eingangsgrößen Geschwindigkeit v und Beschleunigung a mit den je 3 Fuzzy-Termen und den zwei Ausgangsgrößen mit ebenfalls je 3 Fuzzy-Termen an. Die Tabellen geben hier jeweils das Verknüpfungsergebnis zwischen den sich kreuzenden Zeilen und Spalten an. Beide Tabellen verknüpfen die Terme der Geschwindigkeit v in den Ausprägungen „langsam (la)”, „mittel (mi)” und „schnell (sc)” mit den Terme der Beschleunigung a in den Ausprägungen „klein (kl)”, „mittel (mi)” und „groß (gr)”. Diese bilden jeweils den Bedingungsteil für die Schlussfolgerung, die an der Kreuzungsstelle zwischen Zeile und Spalte steht. Das sind hier die beiden Lautstärken für die beiden Basis-Sounds BasisSoundX (LBSX) in der linken Tabelle von 9 und BasisSoundY (LBSY) in der rechten Tabelle von 9. Für beide Lautstärken LSBX und LBSY werden die soundspezifische Terme für „leise (le)”, „mittel (mi)” und „laut (la)” als Schlussfolgerungen in den Tabellen aufgeführt.

Die Einsatzmöglichkeiten der Erfindung sind sehr vielfältig. Insbesondere ist die Verwendung für Fahrzeuge im Straßenverkehr vorgesehen, bei denen die natürlichen Geräusche zu leise oder generell zu schlecht wahrnehmbar oder für den Menschen – respektive den Nutzer oder Bediener aber auch einen Beobachter – zu schlecht deutbar sind, um daraus eine adäquate Warnung oder Reaktion abzuleiten.

Um bei der adaptiven Generierung von Sounds in formaler Weise gegebene Zielkriterien umsetzen zu können, wird der Zusammenhang zwischen den Eingangsgrößen und den Ausgangsgrößen – den Parametern des Ausgangssounds – durch ein Fuzzy-Inferenz-System modelliert und dabei die Zielkriterien in WENN-DANN-Regeln abgebildet.

Bevorzugt soll die erfindungsgemäße Lösung in Elektro-Fahrzeugen eingesetzt werden, die bekannterweise keine oder fast keine Fahrgeräusche verursachen, um den jeweiligen Fahrzeugzustand akustisch und/oder bedarfsweise auch optisch durch entsprechende Anzeigeelemente für die Verkehrsteilnehmer, den Fahrer, und weitere im Fahrzeug befindliche Personen wahrnehmbar zu machen.

Für diesen speziellen Anwendungsfall ist vorgesehen, die Drehzahl, Beschleunigungsund Bremsvorgänge, aber auch komplexere Größen wie die Effizienz des aktuellen Motorarbeitspunktes für den Fahrer und die am Straßenverkehr teilnehmenden Personen, Fußgänger, andere Fahrer usw. hörbar zu gestalten.

Dabei liegt dem Design des adaptiven Sounds eine bestimmte gestalterische Zielvorstellung zugrunde, die z. B. besagt, dass bei zunehmender Drehzahl des Motors ein bestimmter Motorsound lauter und/oder hinsichtlich der Frequenz höher werden soll, beim normalen mittleren Beschleunigen soll ein spezieller Beschleunigungssound lauter hörbar sein und beim starken Beschleunigen soll der Beschleunigungssound komplett dominieren und der normale Motorsound soll nahezu verschwinden.

Alternativ ist der Einsatz in Maschinen wie Werkzeugmaschinen und anderen Bearbeitungsmaschinen oder auch in Haushalts-/Küchenmaschinen, Gartengeräten usw. möglich, um bestimmte Zustände hörbar zu machen.

Generell obliegt es aber dem Anwender oder Designer, einen Sound nach seinen Vorgaben zu gestalten.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG

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Zitierte Patentliteratur

  • DE 2007003201 A1 [0004]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

  • Vössner, Siegfried; Braunstingl, Reinhard; Ploner-Bernhard, Helmut; Sonacchi, Alois: A new functional Framework for a sound system for realtime flight simulation. Proc. Of the 8th Conference an Digital Audio Effects, Madrid, Spain (2005) [0004]
  • Zadeh, L. A.: Fuzzy Sets. Information and Control 8(1965), S. 338–353 [0004]
  • Bandemer, H.; Gottwald, S.: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993 (4. Auflage), Erstausgabe 1989 [0004]
  • Scheunert, U.: Fuzzy-Mengen-Verknüpfung und Fuzzy-Arithmetik zur Sensor-Daten-Fusion. Fortschr.-Ber. VDI Reihe 8 Nr. 914. Düsseldorf, VDI Verlag (2002) [0004]