Geri Dön

Alt uzay yöntemleri kullanarak işaret kodlama

Signal coding by using subspace methods

  1. Tez No: 496613
  2. Yazar: SERKAN KESER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bağımsız Bileşen Analizi(ICA), Karhunen Loeve Dönüşümü(KLT), Ses kodlayıcılar, Altuzay Yöntemler, Independent Component Analysis (ICA), Karhunen Loeve Transform (KLT), Speech codecs, Subspace methods
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu tez çalışmasında, ses sinyallerinin kodlanması için Karhunen Loeve Transform (KLT) ve Independent Component Analysis (ICA) temelli iki yeni yöntem önerilmiştir. özdeğer büyüklükleri ile uğraşmak yerine, KLT ve ICA tabanlı yöntemler, kovaryans matrislerinin özvektörlerini (veya ICA için bağımsız bileşenleri) daha az sayıdaki vektöre geometrik olarak gruplayarak kullanır. Bu şekilde bir veri sıkıştırması gerçekleştirilmiştir. Daha fazla sıkıştırma işlemi, küçük özdeğerlere karşılık gelen otokovaryans özvektörlerini atarak ve kalan özvektörlerde vektör nicemleme uygulayarak elde edilmiştir. Buna ek olarak bu çalışma, daha iyi SNR için, hatanın etkin bir şekilde iletilmesi amacı ile kullanılabilir bant genişliğinin geri kalan kısmını kullanan, tekrar eden bir hata düzeltme sürecini önermektedir. Tüm süreçler, etkili ses kodlamaya yeni bir yaklaşım oluşturmaktadır; ICA, ilk kez alt uzay ses kodlamasında kullanılmaktadır. Önerilen yöntemlerle Sabit Bit Hızı (CBR) ve Değişken Bit Hızı (VBR) kodlama algoritmaları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda TIMIT ses veri tabanı kullanılmıştır. Ses sinyalleri, çeşitli çerçeve uzunluklarını kullanılarak 2.4 kbps, 8 kbps, 12.2 kbps, 16 kbps, 16.4 kbps ve 19.85 kbps oranlarında sentezlenmiştir. Sentezlenen ses sinyallerinin kaliteleri, LPC (2.4 kbps), G728 (LD-CELP, 16 kbps), G729A (CS-CELP, 8 kbps), EVS (16.4 kbps), AMR-NB (12,2 kbps) ve AMR-WB (19,85 kbps) ses kodlayıcılar ile karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucunda, KLT_VBR(A1) yönteminin ses kodlamada diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two novel methods, which are based on Karhunen Loeve Transform (KLT) and Independent Component Analysis (ICA), are proposed for coding of speech signals. Instead of immediately dealing with eigenvalue magnitudes, the KLT- and ICA-based methods use eigenvectors of covariance matrices (or independent components for ICA) by geometrically grouping these vectors into fewer numbers of vectors. In this way, a data representation compaction is achieved. Further compression is achieved through discarding autocovariance eigenvectors corresponding to the small eigenvalues and applying vector quantization on the remaining eigenvectors. Additionally, this study proposes an iterative error refinement process, which uses the rest of the available bandwidth in order to transmit an efficient representation of the description error for better SNR. The overall process constitutes a new approach to efficient speech coding, with ICA being used in subspace speech coding for the first time. Constant bit rate (CBR) and variable bit rate (VBR) coding algorithms are employed with the proposed methods. TIMIT speech database is used in the experimental studies. Speech signals are synthesized at 2.4 kbps, 8 kbps, 12.2 kbps, 16 kbps, 16.4kbps and 19.85 kbps rates by using various frame lengths. The qualities of synthesized speech signals are compared to those of available speech codecs, i.e., LPC (2.4 kbps), G728 (LD-CELP, 16 kbps), G729A (CS-CELP, 8 kbps), EVS (16.4 kbps), AMR-NB (12.2 kbps) and AMR-WB (19.85 kbps). The results of experimental studies show that KLT_VBR(A1) method provides better results compared to other speech coding methods.

Benzer Tezler

  1. Antenna design for breast cancer detection and machine learning approach for birth weight prediction

    Meme kanseri tespiti için anten tasarımı ve doğum ağırlığı tahmini için makine öğrenmesi yaklaşımı

    HALUK KIRKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KURT

  2. X-band hybrid front-end receiver module design for spaceborne synthetic aperture radar applications

    Sentetik aralıklı radar uzay platformlarına uygun x-bant hibrid ön uç RF modülü tasarımı

    ARİF EKİN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  3. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması

    Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms

    ZÜMRAY DOKUR

  4. Direction finding in the presence of array imperfections, model mismatches and multipath

    Dizilim kusurları, model uyuşmazlıkları ve çok-yollu yansımaların olduğu durumda yön bulma

    AHMET MUSAB ELBİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER

  5. Akıllı anten sistemleri için işaret geliş açısı kestirim yöntemleri

    Direction of arrival estimation methods for smart antenna systems

    TUNA ORUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN AFACAN