Real-time noise cancellation using ICA-PSO-PE
ICA-PSO-PE ile gerçek zamanlı gürültü giderimi
- Tez No: 309839
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Gerçek-zamanlı çalışabilecek bir gürültü giderimi algoritması geliştirilmiştir. Konuşma vegürültü kaynakları bilinmemekte, ancak bunların karışımları gözlenebilmektedir. Birtelsiz sistemi, gürültü giderimi yapılacak ortam olarak anlık karışım modeli ile modellenmiştir.Bağımsız bileşen analizi (BBA) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları konuşmave ses sinyallerini ayrıştırmak için birlikte kullanılmıştır. Buna ek olarak, BBA ile ayrıştırılmışsinyallerin hangisinin konuşma veya hangisinin gürültü olduğunu bilinmemektedir.Bu belirsizlik sorunu aşmak için bir ses perdesi özütleme (SPÖ) algoritması BBA-PSOile birleştirilmiştir. BBA-PSO-SPÖ algoritması MATLAB ile gerçeklenmiştir. Ses ve gürültüişaretleri, bir karışım matrisi ile sentetik olarak karıştırılmış ve gerçek zamanlı davranışabenzetim yapmak için 40 ms'lik çerçeveler halinde kullanılmıştır. Merkezleme hariç bütünön işlemler atlanmış ve BBA'nın bazı amaç fonksiyonları hesaplama maliyetini azaltmak içinbasitleştirilmiştir. PSO için yakınsama kuralı, sürüdeki en iyi çözüme güçlüce dayanacakşekilde değiştirilmiş ve çok küçük bir sürü kullanılmıştır. Ayrıştırma doğruluğunu artırmakiçin bir öğrenme süreci tanıtılmıştır. Deneyler, BBA-PSO-SPÖ algoritmasının düşük işlemmaliyeti ile gerçek zamanlı uygulanabilir ve çok düşük sinyal-gürültü oranlarında dahidoğru ayrıştırma sağlaması ile dayanıklı bir gürültü giderimi yöntemi olduğunu göstermiştir.Önerilen gürültü giderimi algoritması Hyvärinen'in FastICA yöntemi ve çıkarma yöntemi ilekarşılaştırılmıştır. Simülasyonlar göstermiştir ki BBA-PSO-SPÖ algoritması gerçek zamanlıuygulanabilirliği bakımından FastICA'dan ve dayanıklılık anlamında çıkarma yöntemindendaha iyi performans gösterir.
Özet (Çeviri)
real-time implementable noise cancellation algorithm is developed. Speechand noise sources are not known but only their mixtures are observed. A mobileradio system is modelled with instantaneous mixture model as the environmentwhere noise cancellation is performed. A combination of independent componentanalysis (ICA) and particle swarm optimization (PSO) algorithms is used toseparate speech and noise signals. However, ICA has an ambiguity such that itis not possible to know which one of the separated signals is speech or noise. Toovercome this ambiguity problem, a pitch extraction (PE) algorithm is developedand combined with ICA-PSO. The ICA-PSO-PE algorithm is implemented inMATLAB. Signals are synthetically mixed with a mixing matrix and providedin frames of 40 ms to simulate the real-time behaviour. Pre-processing stepsexcept centering is bypassed to fasten the process and objective functions ofICA are slightly modied to reduce computational cost. Rule of convergence forPSO is changed in a way to rely on global best solution highly and a very smallswarm is used. In order to increase accuracy of separation, a learning period isintroduced. Experiments show that ICA-PSO-PE is a real-time implementableand robust noise cancellation algorithm in the sense that it is computationallyecient, accurately extracts speech signal from its mixtures, even with very lowSNR levels. The proposed noise cancellation algorithm is compared withFastICA by Hyvarinen et al and the subtraction method. Simulations show thatour algorithm outperforms FastICA in the sense of real-time implementabilityand outperforms subtraction method in the sense of robustness.
Benzer Tezler
- Real-time noise cancellation using adaptive algorithms
Adaptif algoritmalar kullanarak gerçek zamanlı gürültü engelleme
ALİ HAMİTOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mühendislik BilimleriDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean UniversityBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KÖMÜRCÜGİL
- Gürültü azaltmada LMS adaptif süzgeçlerin FPGA kullanarak uygulanması
Noise cancellation using LMS adaptive filter and application implemented on FPGA
OLCAY SEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
- Performance evaluation of real-time noisy speech recognition for mobile devices
Mobil cihazlarda gerçek zamanlı gürültülü konuşma tanıma performans değerlendirilmesi
YASER YURTCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
- Multı-rotor insansız hava araçları için aktif gürültü sönümleme geliştirilmesi
Development of active noise damping for multi-rotor unmanned aerial vehicles
İREM GÜLDEMET
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriTürk Hava Kurumu Üniversitesiİnsansız ve Otonom Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİT TEKİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MASOUD LATIFINAVID
- Bowel activity detection algorithm with active noise cancellation for IoT devices
IoT cihazlari i̇çin aktif gürültü önleme özellikli bağırsak sesi tespit algoritmasi
ERDİNÇ TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR