Geri Dön

Time-domain blind source separation for convolutive mixtures using second-order statistics

Evrişimsel karışımlar için zaman alanında ikinci dereceden istatistiklerle gözü kapalı kaynak ayrıştırma

  1. Tez No: 179313
  2. Yazar: CEMİL DEMİR
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Gozü Kapalı Kaynak Ayrıştırma (GKKA) yontemleri genellikle aynı anda birden fazla kişinin konuştugu durumlarda konusmaların birden fazla mikrofondan alınarak, konusmacıların konusmalarının birbirinden ayrıştırılması için kullanılmaktadır. Bu çalışma zaman alanında GKKA yontemi üzerine odaklanmıştır. Uygulanan yontem, kaynak sinyallerinin istatiksel olarak bağımsız olma, duragan olmama ve beyaz olmama ozelliklerini kullanmaktadır. Kaynakların istatiksel bagımsız olması ayrıştırılmış sinyal-lerin çapraz ilintilerinin tüm zaman otelemelerinde sıfır olmasını gerektirir. Beyaz olmama ozelligi çıktı sinyallerinin çapraz ilintilerinin birden fazla zaman otelelemelesinde eş zamanlı olarak en küçüklenmesiyle, duragan olmama ozelligi ise çıktı sinyallerinin çapraz ilintilerinin eş zamanlı olarak birden fazla zaman aralıgında en küçüklenmesiyle kullanılmaktadır. Kullanılan yontemde, ayrıştırıcı süzgeç katsayıları tanımlanan maliyet fonksiyonunun döngülü eniyileme yontemi kullanılarak güncellenmesiyle elde edilmiştir. Katsayıların güncellenmesinde Dogal Gradyan yonteminden yararlanılmıştır ve kat-sayıların güncellenmesi parçalı gerçek zamanlı olarak gerçeklenmiştir. Ayrıştırıcı ma-trislerin Sylvester yapısında olma ozelligi ve bazı yaklaşıklamalar kullanılarak yontem verimli bir sekilde gerçeklenmiştir. Sentetik olarak karıştırılmış sinyallerde anlatılan yontemin basarılı oldugu sap-tanmıştır. Aynı zamanda bu yontem sentetik olarak gurultulendirilmiş sinyallerdeki gurültünun azaltılmasında kullanılmıştır. Bu başarımlar kullanılan yontemin konuşma tanıma motorlarında bir ön-üç işlemcisi gibi kullanılabilecegini onermektedir.

Özet (Çeviri)

Blind Source Separation (BSS) methods are generally used to separate the speech of people in the same room by using audio data recorded by multi-microphone system. This thesis focuses on a time-domain technique in BSS. In particular, the method presented uses the statistical independence of sources, the non-stationarity and the nonwhiteness of speech signals. The statistical independence of sources implies that crosscorrelations of demixed signals over all time-lags are null. Here, non-whiteness property is exploited by simultaneous minimization of output cross-correlations over multiple time-lags and non-stationarity property is exploited by simultaneous minimization of output cross-correlations at different time-instants. In the method, the demixing filter coefficients are obtained using an iterative optimization method and cost function. The coefficients are updated via the Natural Gradient adaptation method and the method is implemented in a block-online manner. Using Sylvester structure of the demixing filter matrix and with some approximations, the method is implemented efficiently. The method is found to be successful in simulations that are done using synthetically mixed signals in the computer. Moreover, the method is used to separate the noise from the speech signals that are also mixed synthetically and this suggests that the method can be used as a front-end processor for speech recognition applications.

Benzer Tezler

  1. Blind separation of bounded sources based on sparse representation

    Seyrek temsile dayalı olarak sınırlı kaynakların kör ayrılması

    EREN BABATAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN

  2. جداسازی غیر خطی کور سیگنال‌های منبع صحبت در حوزه ویولت

    Dalgacık alanında konuşma sinyallerinin doğrusal olmayan kör kaynaklarla ayrılması

    NİLÜFER ERTEKİN

    Yüksek Lisans

    Farsça

    Farsça

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIslamic Azad University

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHZAD MOZAFFARY

  3. Comparative study on music source separation methods

    Müzik kaynağı ayırma yöntemleri üzerine karşılaştırmalı çalışma

    BURAK BAYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

  4. Gözü kapalı kaynak ayrıştırmada seyreklik tabanlı yöntemler ve DUET algoritması

    Sparsity based methods in blind source separation and the DUET algorithm

    MURAT ELMAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Bilinmeyen bir işaret kaynağından alınan doğrusal modülasyonlu işaretlerin simge hızının ve modülasyon türünün kör olarak kestirimi

    Blind symbol rate and modulation type estimations of linear modulated signals received from an unknown signal

    AHMET GÜNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL KAYA