Geri Dön

Speech enhancement using extreme learning machine

Aşırı öğrenme makinesi ile ses iyileştirme

PDF İndir

  1. Tez No: 577968
  2. Yazar: ALAA BASIL KHALEEL KHALEEL
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. SEMA KOÇ KAYHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Gürültü, konuşma iletişimi (telefon), konuşma tanıma ve endüstriyel ortamlar gibi birçok konuşmaya dayalı uygulamayı etkiler ve engeller. Bu istenmeyen sinyaller, insan ortamlarından veya diğer insanlardan (örtüşen konuşma) veya başka bir kaynaktan gelebilir. Konuşma iyileştirme algoritmasının amacı, gürültü ile bozulmuş konuşma sinyallerinin kalitesini ve anlaşılabilirliğini arttırmaktır. Bu nedenle, uzun yıllar boyunca konuşma iyileştirme algoritmaları önemli bir araştırma alanı olmuştur. Bu tez, konuşma iyileştirme süreci için yenilikçi bir öğrenme algoritması olan Aşırı Öğrenme Makinesi (ELM) kullanmaktadır. ELM algoritması klasik konuşma geliştirme algoritmalarından daha iyidir. Algoritmanın etkinliğini ve doğruluğunu belirlemek için kullanılan iyileştirme yöntemi farklı gürültü seviyeleri (0dB, 5dB, 10dB, 15dB) ve farklı sinyal tipleri için Derin Gürültü Otomatik Kodlayıcı (DAE) algoritması ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, ELM yönteminin pik sinyal / gürültü oranı (PSNR) açısından diğer yaklaşımlardan daha yüksek performans ve verime sahip olduğunu göstermektedir. Ek olarak, bu yöntem daha az zamanda daha yüksek doğruluk sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Noises affect and hamper a lot of speech-based applications, like speech communication (telephone), meetings, recognition, and industrial environments. These unwanted signals come from the person environments or other persons (overlapping speech) or from any other source. The aim of the speech enhancement algorithm is to increase the quality and intelligibility of noise degraded speech signals. Therefore, for many years the enhancement of speech has been a major research area. This thesis uses Extreme Learning Method (ELM) which is an innovative learning algorithm in the speech enhancement process. The ELM algorithm is better than the classical speech enhancement algorithms. To determine the efficiency and accuracy of the algorithm the proposed enhancement method is tested and compared with Deep De-noising Auto Encoder (DAE) algorithm for a different type of signals by using different noise levels (0dB, 5dB, 10dB, 15dB). Experimental results show that the ELM method has higher performance and efficiency than the other approaches in terms of peak signal to noise ratio (PSNR). Additionally, the method achieves higher accuracy with less time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    823388

    Yapay zekâ ve demokrasi

    Artificial intelligence and democracy

    AYŞE NUR YAZICILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ

  2. Tez No

    459017

    Enhancement of the coded speech using filtering

    Filtreleme kullanarak kodlanmış sesin iyileştirilmesi

    SALİH SİNAN TAYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ

    DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN

  3. Tez No

    95470

    Error control for low bit rate speech

    Düşük hızlı ses kodlamada hata kontrolu

    VİLDAN ÇAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN DELİÇ

    DOÇ. DR. LEVENT ARSLAN

  4. Tez No

    116248

    Speech enhancement using adaptive wiener filtering of spectrograms

    Spektromlar üzerinde uyumlu wiener filtre uygulanması ile konuşma temizlenmesi

    MURAT TOKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  5. Tez No

    299122

    Real-time audio signal processing for speech enhancement

    Konuşma seslerinin iyileştirilmesi için gerçek zamanlı olarak ses sinyallerinin işlenmesi

    FİKRET ALİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY AKAY

Geri Dön