Ortak vektör yaklaşımıyla ses verisinde gürültü giderme
Denoising speech signal using common vector approach
- Tez No: 397174
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL SEKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu çalışmada, tek kanallı sistemler için alt uzay tabanlı ortak vektör yaklaşımı (OVY) kullanarak konuşma verisinde gürültü giderme yöntemi geliştirilmiştir. OVY'ye dayalı bu yöntem gürültülü konuşma verisini pencerelere ayırarak frekans alanına dönüştürdükten sonra faz bilgisini saklı tutarak genlik bilgisinde sınıflar oluşturur. Oluşturulan sınıflarda ortak ve farklılık vektörleri bulunur ve farklılık vektöründe gürültü giderilir. Gürültüsü giderilmiş farklılık vektörü ortak vektörle birleştirilerek saklanan faz bilgisiyle toplanır ve zaman alanına dönüştürülür. Önerilen bu yöntem farklı gürültü çeşitleri ve seviyelerine sahip büyük bir veri tabanında test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda yöntemin tüm gürültü çeşitleri ve seviyelerinde kullanılması için bir parametre belirlenmiştir. Test sonuçları literatürde bulunan beş farklı yöntemle sekiz farklı objektif değerlendirme yöntemine göre kıyaslanmıştır. Değerlendirme sonuçlarına göre geliştirilen yöntem yüksek başarı oranına sahiptir. Önerilen yöntem günlük hayattaki sesli iletişim sistemlerinde kullanılmak için ideal ve geliştirmelere açık bir yöntemdir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a single-channel noise reduction method based on subspace using common vector approach (CVA) is developed for speech data. Based on CVA, classes are constructed from windowed speech samples in magnitude data after noisy speech data is transformed to frequency domain and phase data of this signal is kept. Common vector and diffrence vector of the classes are created and denoising is performed on difference vectors. Magnitude data is then reconstructed sum of the denoised difference vectors and common vectors. After this process, sum of the magnitude and phase data is transformed to time domain. The proposed method was tested in a large database with different noise types and levels. A optimal parameter of the method for all noise types and levels was determined the results of the tests. The test results of the proposed method and five different enhancement method in the literature were compared according to eight different objective evaluation criteria. According to the evaluation results, developed method has a high success rate. The proposed method is ideal for every voice communication systems and open to improvement in the future.
Benzer Tezler
- Tıkayıcı uyku apnesinin konuşma sinyallerinin doğrusal olmayan analizleri ile tespit edilmesi
Determination of obstructive sleep apnea with nonlinear analysis of speaking signals
YASEMİN UYAR TOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA YILMAZ
DOÇ. DR. METİN YILDIZ
- Voice transformation and development of related speech analysis tools for Turkish
Ses çevirme ve Türkçe için ilgili konuşma analizi araçları geliştirme
ÖZGÜL SALOR
Doktora
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Five essays on Sub-Saharan Africa economic development: External debt, poverty, natural resources, corruption, and trade
Sahra Altı Afrika ekonomik gelişmesi üzerine beş deneme: Dış borç, yoksulluk, doğal kaynaklar, yolsuzluk ve ticaret
AYAT ABDELRAHIM SULIMAN ESAA
- Audio event detection on tv broadcast
Televizyon yayınlarında ses olay tespiti
EZGİ CAN OZAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Compressive sensing of cyclostationary propeller noise
Çevrimsel durağan pervane gürültüsü için sıkıştırmalı algılama
UMUT FIRAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL