Two stage blind dereverberation based on stochastic models of speech and reverberation
Ses ve reverberasyonun stokastık modellerıne dayalı çift kanallı kör dereverberasyon
- Tez No: 536391
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Akıllı cihazlarda uzaktan komut teknolojisinin gelişimi sayesinde uzak ses işlemesi günümüzde popüler bir hale gelmiştir. Uzaktan komut sisteminde, bir odada kaydedilen sesin kalitesi çevresel gürültü ve reverberasyon yüzünden düşer. Literaturde çevresel gürültüleri bastırmak için belirli algoritmalar olmasına rağmen reverberasyonu bastırmak için kullanılan genel bir algoritma yoktur. Bu çalışma istatistiksel modellere dayanarak değişik konfigürasyonlarda asıl konuşmada bir bozulma oluşturmayan ve aynı zamanda sesin reverberasyonunu bastırabilen bir yöntem sunmaktadır. Sunulan yöntem MVDR ve doğrusal tahmin algoritmalarını art arda kullanmaktadır. MVDR algoritmasının parametreleri reverberasyonun istatistiksel modeli göz önüne alınarak bulunmuştur. MVDR algorithmasının çıkışı doğrusal tahmin algorithmasını besler ve MVDR algoritmasında bastırılamayan reverberasyonlar burada bastırılmaya çalışılır. Doğrusal tahmin algoritmasında kullanılan filtre sesin ve reverberasyonun istatistiksel modellerine göre bulunur. Bu istatiksel modeller sayesinde sistemde hiçbir ön bilgiye gerek duyulmaz. Testlerin sonucunda objektif sonuçlara göre, sunulan sistem değişik konfigurasyonlarda asıl ses sinyaline önemli bir zarar vermeden reverberasyonu bastırabilmektedirAkıllı cihazlarda uzaktan komut teknolojisinin gelişimi sayesinde uzak ses işlemesi günümüzde popüler bir hale gelmiştir. Uzaktan komut sisteminde, bir odada kaydedilen sesin kalitesi çevresel gürültü ve reverberasyon yüzünden düşer. Literaturde çevresel gürültüleri bastırmak için belirli algoritmalar olmasına rağmen reverberasyonu bastırmak için kullanılan genel bir algoritma yoktur. Bu çalışma istatistiksel modellere dayanarak değişik konfigürasyonlarda asıl konuşmada bir bozulma oluşturmayan ve aynı zamanda sesin reverberasyonunu bastırabilen bir yöntem sunmaktadır. Sunulan yöntem MVDR ve doğrusal tahmin algoritmalarını art arda kullanmaktadır. MVDR algoritmasının parametreleri reverberasyonun istatistiksel modeli göz önüne alınarak bulunmuştur. MVDR algorithmasının çıkışı doğrusal tahmin algorithmasını besler ve MVDR algoritmasında bastırılamayan reverberasyonlar burada bastırılmaya çalışılır. Doğrusal tahmin algoritmasında kullanılan filtre sesin ve reverberasyonun istatistiksel modellerine göre bulunur. Bu istatiksel modeller sayesinde sistemde hiçbir ön bilgiye gerek duyulmaz. Testlerin sonucunda objektif sonuçlara göre, sunulan sistem değişik konfigurasyonlarda asıl ses sinyaline önemli bir zarar vermeden reverberasyonu bastırabilmektedir
Özet (Çeviri)
Distant speech processing is popular nowadays due to wide use of the hands-free communication with smart devices. The quality of microphone signals in an enclosed area is degraded by environmental noise and reverberation in distant speech communication. Although there are powerful denoising algorithms in the literature, there is no robust dereverberation method which works independent of recording conditions. This work proposes a statistical model based blind dereverberation algorithm which suppresses reverberation part without causing serious degradation in the source signal in different speaker to microphone configurations. The proposed algorithm successively uses minimum variance distortionless response (MVDR) and linear prediction methods. The parameters of the MVDR algorithm are estimated using the statistical nature of reverberation. The linear prediction algorithm is applied to the output of MVDR in order to handle residual reverberation. The dereverberation filter in this stage is generated using the statistical models of speech and reverberation. None of the algorithms require any deterministic prior knowledge about the system due to the used statistical models. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm suppresses reverberation in the distant recordings without degradation on the source signal with respect to the objective quality measures under different conditions.
Benzer Tezler
- Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme
Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising
ORHAN TORUN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- İşitsel verilere dayanarak mekansal atmosferin Taşkışla örneği üzerinden incelenmesi
Investigation of spatial atmosphere based on auditory data by considering the sample of Taşkışla
KEZBAN ÇOKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜN BAYAZIT
- Gemiler için COLREG ile uyumlu otonom çatışmadan kaçınma çalışması
COLREG compatible autonomous ship collision avoidance study
HASAN UĞURLU
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÇİÇEK
- Ayak refleksolojinin dismenore ve okul performansına etkisi
The effect of foot reflexology on dysmenorrhea and school performance
FİGEN ALP YILMAZ
- Hemşirelik öğrencilerinin yanıklı hasta bakımını planlamalarında simülasyon yönteminin etkinliğinin belirlenmesi
Determination of effectiveness of simulation method in nursing students' planning of the burn patient care
MÜJGAN ONARICI