Geri Dön

Real-time noise cancellation using ICA-PSO-PE

ICA-PSO-PE ile gerçek zamanlı gürültü giderimi

  1. Tez No: 309839
  2. Yazar: REMZİYE İREM BOR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Real-time noise cancellation using adaptive algorithms

    Adaptif algoritmalar kullanarak gerçek zamanlı gürültü engelleme

    ALİ HAMİTOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Mühendislik BilimleriDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN KÖMÜRCÜGİL

  2. Gürültü azaltmada LMS adaptif süzgeçlerin FPGA kullanarak uygulanması

    Noise cancellation using LMS adaptive filter and application implemented on FPGA

    OLCAY SEVİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU GÜNEL KILIÇ

  4. 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

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    İnsansız ve Otonom Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMİT TEKİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MASOUD LATIFINAVID

  5. 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

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR