Geri Dön

Audio source separation with convolutively mixed signals

Evrişilerek karışmış ses işaretlerinin ayrıştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 196813
  2. Yazar: BAŞARAN DOĞAÇ
  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: 2005
  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: 82

Özet

vüOZET˙şË™ ˙ş ˙˙EVRISILEREK KARISMIS SES ISARETLERININş şAYRISTIRILMASIşBu tezde, evrişilerek karışmış ses kaynaklarının mikrofon dizilimleri kullanılaraks ssayrıştırılması problemini ele aldık. Bağımsız Bileşen Analizi (BBA/ICA) bu problemins g sşüzümündeki başlıca istatistiksel yüntemdir. Gerşek oda koşullarında ses sinyallerininco u u s o c skayıtları genellikle sinyalin kendisini işerdiği gibi, aynı zamanda bu sinyalin gecikmişc g sve genliği modüle edilmiş hallerini de işerir. Bu durum, odanın duvar, tavan ve ta-g u s cbanından ve odanın işindeki eşyalardan yansıyan yankılanmalardan kaynaklanır. Buc stür ortamlardaki karışmış sinyallerin ayrımı oldukşa zor bir problemdir. Bu problemeu ss chem zaman boyutunda hem de frekans boyutunda cüzümler mevcuttur. Biz bu tezdeşo ucgşoğunlukla BBA'nin her frekans bandında ayrı ayrı kullanıldığı frekans boyutundakigşüzümlere odaklanıldı. Frekans boyutunda BBA'nde karşılaşılan en temel problemco u ssolan permütasyon belirsizliğini iki temel yaklaşımla ele aldık: Geleneksel huzmelemeu g steorisinin bir sonucu olarak ortaya cıkan DOA (Varış Yünü) yüntemi ve durağan ol-ş s ou o g˙mayan konuşma sinyallerinden ortaya cıkan Frekanslararası Ilinti yüntemi. Geleneksels ş ove Uyarlanabilir Huzmeleme yüntemleri de bu tezde uygulanmıştır. Bu yüntemlero s oyayılım fiziğinden yararlanarak ses kaynaklarını ayırırlar.g

Özet (Çeviri)

ivABSTRACTAUDIO SOURCE SEPARATION WITH CONVOLUTIVELYMIXED SIGNALSIn this thesis, we addressed the problem of audio source separation of convo-lutively mixed signals using microphone arrays. Independent Component Analysisis a major statistical tool for solving this problem. In real room environments, therecordings of audio signals usually involve the signal itself as well as some delayed andamplitude modulated versions of this signal. This is due to reverberation or echo ofthe room which occurs as a result of reflection of walls, ceiling, ground as well as thefurniture inside. Separation of signals that are mixed in these kinds of environmentsis a challenging problem. There exist both time-domain and frequency-domain solu-tions to this problem. We mostly focus on frequency domain methods where ICA isperformed separately in each frequency bin. Permutation ambiguity which is the basicproblem in frequency domain ICA, is also handled with two basic approaches whichare, direction of arrival method which is motivated by conventional beamforming the-ory and interfrequency correlations which is motivated by nonstationarity of speechsignals. Conventional and Adaptive Beamforming methods are also implemented here.These methods separate sources by exploiting the physics of the propagation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    179313

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

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

    CEMİL DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI

  2. Tez No

    467755

    Blind audio source separation using independent component analysis and independent vector analysis methods

    Bağımsız bileşen analizi ve bağımsız vektör analizi kullarak ses sinyallerinde kör kaynak ayrıştırımı

    ALYAA ABDULHUSSEIN MAHDI ALRWSTIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. NİZAMETTİN AYDIN

  3. Tez No

    350583

    Perceptual audio source separation by subspace learning

    Altuzay öğrenme ile algısal ses kaynak ayrıştırma

    SERAP KIRBIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Tez No

    748484

    Examination of independent component analysis in audio source separation

    Ses kaynak ayrıştırmasında bağımsız bileşen analizi yönteminin incelenmesi

    ELİF EZGİ GÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM BARAN USLU

  5. Tez No

    389485

    Incorporating prior information in nonnegative matrix factorization for audio source separation

    Ses kaynağı ayrımı için negatif olmayan matris ayrıştırma'ya önsel bilgilerin dahil edilmesi

    EMAD MOUNIR GRAIS GIRGIS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

Geri Dön