Geri Dön

Tek kanallı sistemler için geliştirilmiş ses iyileştirme yöntemi

Improved speech processing technique for single channel systems

  1. Tez No: 212740
  2. Yazar: HÜSEYİN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu çalısmada, günlük hayatta sıkça karsımıza çıkan tek kanallı sistemler için bir ses iyilestirme yöntemi gelistirilmistir. Bu gelistirilen yöntem gürültülü konusma sinyalinin, gürültü ve konusma sinyali olarak iki alt bölgeden olustugunun varsayıldıgı alt bölgeler metodu temel alınarak gelistirilmistir. Ancak klasik yöntemlerden farklı olarak gelistirilen yöntem insan isitme sisteminin önemli bir özelligini bünyesine dahil etmeye çalısmıstır. Bu özellik insan kulagının farklı frekanslara farklı bölgelerde tepkiler vermesi prensibidir. Bu prensibe dayanarak gelistirilen çok bantlı görüngesel çıkartma isleminde, insan isitme sisteminde oldugu gibi isitme frekans aralıgı alt frekans bölgelerine parçalanarak ele alınmıstır. Bu sayede genel bir gürültü yapısı belirlemek yerine her frekans bandı için ayrı bir gürültü karakteristigi çıkartarak gerçege daha yakın ve daha dinamik bir yöntem elde edilmistir. Elde edilen sonuçlar bu yöntemin klasik görüngesel çıkartma yöntemlerine göre çok daha iyi sonuç verdigini göstermistir. Bununla birlikte sistem düzensiz ve gerçek hayattaki sartlarda kullanılmak için ideal ve gelisime açık bir yöntemdir. Anahtar Kelimeler : Görüngesel çıkartma, sinyal isleme, ses iyilestirme

Özet (Çeviri)

A single-channel algorithm is proposed for noise reduction in speech signals. The proposed algorithm is based on subspace principles and projects the noisy speech vector onto ?signal? and ?noise? subspaces. The major difference of this algorithm from the traditional spectral subtraction methods, it tries to improve the system making use of one the important feature of the human auditory system which is critical bant principle. According to this approach, in the human auditory system diffrent frequencies recepted in the different points of the basilar membrane and there are some threshold frequency values that abrupt changes in the response occurs in the human ear. Results indicated that the proposed algorithm produced significant improvements compared to traditional methods in stationary noise. Further work is possible to extend the robustness of algorithm to work with nonstationary noise environments. Key Words : Spectral substraction, speech processing, noise reduction

Benzer Tezler

  1. Noise cancellation with adaptive filters on the public radio spectrum

    Kamu telsiz spektrumunda gürültünün adaptif filtrelerle önlenmesi

    ÇAĞLAR ÖZÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Telekomünikasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. SEDEF KENT PINAR

  2. Localisation in 3-dimensional music production: Pannerbank application as a solution for positioning of multiple sources and extended panning aesthetics

    3 boyutlu müzik prodüksiyonunda lokalizasyon: Çoklu kaynakların pozisyonlanması ve ileri panlama estetiği için çözüm olarak Pannerbank uygulaması

    OĞUZ ÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN KARADOĞAN

  3. MIMO-IP telsiz ağlarda dörtlü oyun uygulamaları başarım analizi

    Performance analysis of quadruple-play applications in MIMO-IP wireless networks

    NEVZAT PINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK PAKER

  4. MIXPREP: Machine learning-based multitrack mix preparation assistant

    MIXPREP: Çok kanallı ses miksaj hazırlığı için makine öğrenmesi tabanlı asistan

    İSMET EMRE YÜCEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAYLAN ÖZDEMİR