Über AI-SQ Engineering
Von der Klangqualitätsbewertung zum Engineering für die Produktentwicklung
AI-SQ Engineering ist eine Engineering-Dienstleistung, die Psychoakustik, akustische Analyse, subjektive
Hörbeurteilung und KI-Technologien verbindet, um die Bewertung, Verbesserung und Gestaltung von
Produktgeräuschen zu unterstützen.
Bei der konventionellen Bewertung von Produktgeräuschen standen häufig physikalische Messgrößen wie
Schalldruckpegel und Frequenzanalysen im Mittelpunkt.
Klänge mit demselben Schalldruckpegel können jedoch sehr unterschiedliche Eindrücke hervorrufen. Auch
etablierte psychoakustische Kenngrößen reichen nicht immer aus, um produktspezifische Klangmerkmale
oder den Eindruck zeitlich veränderlicher Geräusche vollständig zu beschreiben.
AI-SQ Engineering verknüpft akustische Daten mit menschlichen Bewertungen und identifiziert die Klangmerkmale, die für das jeweilige Produkt entscheidend sind.
Was bedeutet AI-SQ?
„SQ“ steht in AI-SQ für Sound Quality, also Klangqualität.
AI-SQ Engineering ist nicht lediglich ein System zur Automatisierung der Klangqualitätsbewertung. Es ist ein
integrierter Ansatz, der Klanganalyse, den Zusammenhang zwischen Klang und menschlicher
Wahrnehmung, die Entwicklung von Bewertungsmodellen, die Untersuchung von
Verbesserungsrichtungen und Sound Design als einen durchgängigen Prozess behandelt.
Klanganalyse
Wir analysieren Produktgeräusche und erfassen Frequenzanteile, zeitliche Entwicklung, Schwankungen,
Periodizität und weitere Merkmale, die den Klang charakterisieren.
Bewertung der Klangqualität
Wir verbinden psychoakustische Kenngrößen wie Lautheit, Schärfe, Rauigkeit, Schwankungsstärke und
Tonalität mit eigenen Kenngrößen, Klassifikationsmethoden und produktspezifischen Bewertungskriterien.
KI-Modellierung
Wir trainieren KI-Modelle mit Analyseergebnissen und Daten aus subjektiven Hörbeurteilungen, um Klänge
zu klassifizieren, Eindrücke vorherzusagen und besonders relevante Merkmale zu identifizieren.
Sound Design
Auf Grundlage der Bewertungsergebnisse untersuchen wir, welche Klanganteile reduziert, erhalten oder
hervorgehoben werden sollten und wie zeitliche Entwicklung oder Klangfarbe gestaltet werden können.
Merkmale von AI-SQ Engineering
1. Wir entwickeln eine Bewertungsmethodik für jedes Produkt
Es ist schwierig, sämtliche Produktgeräusche mit nur einer universellen Kenngröße zu bewerten.
Die wahrnehmungsrelevanten Merkmale unterscheiden sich beispielsweise zwischen
Fahrzeugbeschleunigungsgeräuschen, Motorgeräuschen, Klimaanlagengeräuschen,
Staubsaugergeräuschen, Hinweistönen und vielen weiteren Produktgeräuschen.
AI-SQ Engineering wählt Analyseverfahren und Bewertungskriterien passend zum Zielprodukt, zum
Nutzungskontext und zum Zweck der Untersuchung aus.
2. Wir bewerten sowohl die Frequenzstruktur als auch die zeitliche Struktur
Der Klangeindruck wird nicht allein durch das Frequenzspektrum bestimmt.
Wie ein Klang beginnt, sich entwickelt, schwankt und abklingt und wie er sich mit dem Betriebszustand
verändert, kann Eindrücke wie Reaktionsschnelligkeit, Komfort, Qualitätsanmutung oder Kraft
beeinflussen.
Bei Beschleunigungs- und Rotationsgeräuschen sind außerdem die Bewegung von Ordnungsanteilen bei
veränderlicher Drehzahl und die zeitliche Entwicklung der Klangfarbe von Bedeutung.
AI-SQ Engineering führt Zeitverlauf, Spektrum und Zeit-Frequenz-Eigenschaften in einer gemeinsamen
Bewertung zusammen.
3. Wir verknüpfen menschliche Bewertungen mit Analyseergebnissen
Die Veränderung einer Analysekenngröße allein belegt noch keine Steigerung des Produktwertes.
Entscheidend ist, wie diese Veränderung mit menschlichen Eindrücken und Präferenzen zusammenhängt.
Wir verknüpfen Ergebnisse aus subjektiven Hörbeurteilungen und sensorischen Bewertungen mit
akustischen Merkmalen, um die Faktoren zu bestimmen, die den Eindruck eines Produktgeräusches
prägen.
4. Wir nutzen KI zur Entwicklungsunterstützung und nicht als Ersatz menschlicher Entscheidungen
KI eignet sich dazu, in großen Mengen akustischer Merkmale und Bewertungsdaten Zusammenhänge zu
erkennen, die Menschen nicht ohne Weiteres identifizieren können.
Die abschließende Beurteilung, ob ein Klang wünschenswert und für eine Marke geeignet ist, erfordert
weiterhin menschliche Expertise. AI-SQ Engineering nutzt KI deshalb als Werkzeug für Analyse, Vergleich,
Prognose und Entwicklungsunterstützung und nicht als Ersatz menschlicher Entscheidungen.
Grundprozess von AI-SQ Engineering
SCHRITT 1 – Zieldefinition
Wir klären Zielprodukt, Nutzungssituation, aktuelle Aufgabenstellung und den angestrebten Klangeindruck.
Neben Anforderungen wie einer geringeren Lautheit definieren wir auch wahrnehmungsbezogene Ziele,
zum Beispiel eine hochwertigere oder kraftvollere Wirkung oder eine geringere Unangenehmheit.
SCHRITT 2 – Akustische Messung und Datenprüfung
Wir prüfen Aufnahmen, akustische Messdaten, Betriebsbedingungen und Produktspezifikationen.
Vorhandene Messdaten können genutzt oder neue Aufnahme- und Bewertungsbedingungen entwickelt
werden.
SCHRITT 3 – Akustische und psychoakustische Analyse
Wir berechnen physikalisch-akustische Größen, Merkmale des Zeitverlaufs, Frequenzeigenschaften, Zeit-
Frequenz-Eigenschaften und psychoakustische Kenngrößen. Abhängig vom Zielgeräusch analysieren wir
außerdem Variabilität, Periodizität, zeitliche Hüllkurven und Ordnungsstrukturen.
SCHRITT 4 – Subjektive Hörbeurteilung
Bei Bedarf führen wir Hörbeurteilungen mit Verfahren wie Paarvergleich, Magnitude Estimation (ME) und
semantischem Differenzial (SD) durch. Wir definieren zum Produktgeräusch passende Bewertungsbegriffe
und untersuchen den Zusammenhang zwischen akustischen Merkmalen und menschlichen Eindrücken.
SCHRITT 5 – Entwicklung von KI- und Statistikmodellen
Auf Grundlage der Analyseergebnisse und Hörbeurteilungen klassifizieren wir Klänge, prognostizieren
Bewertungen und bestimmen relevante Merkmale. Ziel ist nicht der Einsatz eines möglichst komplexen
Modells, sondern ein Ergebnis, das in konkrete Gestaltungsentscheidungen überführt werden kann.
SCHRITT 6 – Vorschlag von Verbesserungsrichtungen
Aus den Bewertungsergebnissen leiten wir ab, welche Anteile reduziert oder hervorgehoben und wie
zeitliche Entwicklungen angepasst werden sollten. Wenn es für die Beurteilung hilfreich ist, erstellen wir
Vergleichsstimuli durch Klangbearbeitung oder Sound Design.
SCHRITT 7 – Validierung
Wir bewerten verbesserte Klänge oder Prototypen erneut und prüfen, ob die angestrebte Klangqualität
erreicht wurde.
Beispiele für bearbeitete Produktgeräusche
AI-SQ Engineering ist nicht auf ein bestimmtes Produktfeld beschränkt. Wir bearbeiten eine große
Bandbreite von Produktgeräuschen, über die Menschen Zustand, Qualität, Funktion und Charakter eines
Produkts wahrnehmen.
- Fahrzeuggeräusche im Innen- und Außenraum
- Betriebsgeräusche von Verbrennungsmotoren, Elektromotoren, Lüftern und weiteren Maschinen
- Betriebsgeräusche von Haushaltsgeräten und Gebäudetechnik
- Klänge im Zusammenhang mit Lebensmitteln und Getränken
- Hinweistöne von Gesundheitsgeräten und medizinnahen Geräten
- Bediengeräusche von Schaltern und mechanischen Komponenten
- Warn-, Hinweis- und Interface-Klänge
- Zeitlich veränderliche Produktgeräusche und Klänge aus mehreren Komponenten
Auch innerhalb derselben Klangkategorie unterscheidet sich die gewünschte Klangqualität je nach
Produktzweck, Nutzungsumgebung, Nutzergruppe und Marke. AI-SQ Engineering wendet deshalb keine
vorab festgelegte Einheitsmethode an, sondern stellt Bewertungskenngrößen, Hörbeurteilungsmethoden
und Analysebedingungen für jedes Zielprodukt individuell zusammen.
Was AI-SQ Engineering erreichen will
AI-SQ Engineering ist keine Dienstleistung, die lediglich Geräusche misst und Bewertungsergebnisse
berichtet. Unser Ziel ist es, die aus akustischen Analysen gewonnenen Erkenntnisse in eine Form zu überführen, die von Produktentwicklern, CAE-Fachleuten, Designern und Entwicklungsverantwortlichen genutzt werden
kann.
Zukünftig sollen die folgenden Funktionen schrittweise integriert werden:
- Automatische Extraktion akustischer Merkmale aus WAV-Daten
- Klangqualitätsbewertung mit psychoakustischen Kenngrößen
- KI-gestützte Klassifikation und Prognose von Klangbewertungen
- Visualisierung von Produktgeräuschen
- Vorschlag geeigneter Verbesserungsbedingungen
- Erzeugung von Produktgeräuschen mit generativer KI
- Automatische Bewertung und Gegenüberstellung erzeugter Klänge
- Unterstützung der abschließenden menschlichen Klangqualitätsbeurteilung
Indem Analyse, Bewertung, Gestaltung und Erzeugung zu einem durchgängigen Kreislauf verbunden
werden, schlagen wir einen neuen Prozess für die Entwicklung von Produktgeräuschen vor.
Beratung und Projektanfragen
Die Aufgabenstellungen bei Produktgeräuschen unterscheiden sich je nach Entwicklungsphase und
Zielprodukt.Der Projektumfang kann entsprechend dem jeweiligen Ziel zusammengestellt werden, zum Beispiel reine Analyse, reine subjektive Hörbeurteilung, Neubewertung vorhandener Daten, Entwicklung von
Bewertungskenngrößen, Untersuchung von KI-Modellen oder Sound Design.
Wir wahren strikte Vertraulichkeit und unterstützen auch Produktentwicklungsprojekte, die nicht öffentlich
gemacht werden können.