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Jeder Mensch ist ständig unfreiwillig von einer Flut akustischer Reize umgeben. Diese Situation stellt für Menschen mit Hörverlust eine besondere Herausforderung dar. Menschen mit Hörverlust hören durch Hörgeräte zwar alles verstärkt, jedoch stellt sich die Frage, ob ein Hörgerät lediglich eine einfache Verstärkung von Schallwellen ist oder ob es darüber hinausgehende Funktionen bieten kann.
Die vorliegende Thesis widmet sich der akustischen Szenenanalyse in Hörgeräten, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Machine Learning liegt. Das Ziel besteht darin, eine automatisierte Erkennung und Anpassung an verschiedene akustische Situationen zu ermöglichen. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Analyse grundlegender Szenarien wie: Sprache in Ruhe, absolute Ruhe, Sprache in Störgeräuschen und Störgeräuschen in Audiodaten.
The new input method was developed for research acoustic localization, including real and virtual sound sources. For these types of research, the input method plays an important role in the investigation of the auditory localization of sound sources in the collection of valid and meaningful data. The input method using LED array is based on the localization test, which is already used in the acoustics laboratory of the Peter-Osypka-Institute. The current input method via tablet with continuous input surface generates a high inaccuracy and error variance compared to the usual discontinuous input. To minimize this type of error for future measurements, an alternative method will be implemented as part of this bachelor thesis. The methodology of the alternative input method is based on the use of a controllable LED array with rotary encoder and push button. For this, an angular range from -90° to 90° with a 1° angular resolution shall be realized. The LED-array enables a visual representation while localizing sound sources.