Geri Dön

Negatif olmayan matris ayrıştırma ile tek kanal kör kaynak ayrıştırma

Single channel blind source separation using nonnegative matrix factorization

PDF İndir

  1. Tez No: 335028
  2. Yazar: FATİH YAVUZ ILGIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YUSUF SEVİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Kör kaynak ayrıştırma, birden fazla sinyalin karışımını içeren bir veri kümesinden bu karışımı oluşturan her bir kaynağın tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu işlemin kör olarak adlandırılması kaynaklar hakkında hiçbir ek bilgi olmadığı anlamını taşımaktadır. Kör kaynak ayrıştırma da tahmin edilecek sinyal sayısı kadar karışım sinyali varken, tek kanal kör kaynak ayrıştırma işleminde sadece bir karışım sinyali olduğundan kaynakların tahmini maliyetli bir işlemdir. Bahsedilen bu yöntemle herhangi bir işarete eklenmiş istenmeyen bir gürültü, bozucu bir etki veya başka bir sinyal kaynağı diğer bir kaynaktan ayrıştırılabilir veya bu çalışmada olduğu gibi tek bir mikrofonla kaydedilmiş 2 farklı enstrümantal işaret birbirinden ayrıştırılabilir. Yapılan bu çalışmada sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak negatif olmayan matris ayrıştırma ile tek kanallı olarak kaydedilen iki enstrümantal işaret birbirinden ayrıştırılmıştır. Önerilen yöntemin başarım analizini değerlendirmek için sonuçlar işaret gürültü oranı cinsinden değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Blind source separation that can be described as estimating each signal from a data set comprising a mixture of more than one signal. This process is called as blind means that there is no additional information on resources. When blind source separation process has mixture signal as the number of signals to be estimated, single-channel blind source separation process has only one mixture signal and because of that estimating resources is very costly operation. This method where in the bookmarked any unwanted noise, distort or otherwise signal source separated from other source or 2 different instrumental point recorded with one microphone can be separated from each other as in this study. In this study, two instrumental points recorded as a single-channel were separated from each other with a non-negative matrix factorization using a continuous wavelet transform. To evaluate the proposed method?s performance analysis, results were evaluated in terms of signal noise ratio.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    444568

    Comparison of single channel blind dereverberation methods for speech signals

    Tek kanallı ses sinyallerinin ekodan arındırma yöntemlerinin karşılaştırması

    DEHA DENİZ TÜRKÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  2. Tez No

    232644

    Watermarking algorithm based on modified non-negative matrix factorization

    Farklılaştırılmış negatif olmayan matris ayrıştırma temelli imge damgalama algoritması

    CAN KAYACAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. M. KIVANÇ MIHÇAK

  3. Tez No

    255869

    Bayesian source modelling for single-channel audio separation

    Ses sinyallerinin tek kanaldan ayrıştırılmasında Bayesçi modeller

    ONUR DİKMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  4. 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

  5. Tez No

    881333

    Source separation via weakly-supervised and unsupervised deep learning

    Zayıf denetimli ve denetimsiz derin öğrenme ile kaynak ayrıştırma

    ERTUĞ KARAMATLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CELAL CEM SAY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KIRBIZ ŞİMŞEK

Geri Dön