Subband decomposition vector quantization architectures for coding of speech and audio signals
Konuşma ve işitsel sinyaller için alt band vektör niceleme mimarileri
- Tez No: 76484
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Bu tezde konuşma ve işitsel sinyal kodlama uygulamalarına öneri olarak iki altband vektör nicemleme kodlayıcı-kodçözücü geliştirilmiştir. Uygulanan ilk kodlayıcı- kodçözücü altband ayrışımı ile giriş sinyalini alt bandlara ayırır ve çok aşamalı vektör nicemleyici ile bu bandlan kodlar. Bu yöntemin amacı altband kodlama tekniğinin çok hızlılık, ve nicemleme gürültüsünü şekillendirme avantajlarından, çok aşamalı vektör nicemleyicinin ise ölçeklenirlik avantajından faydalanmaktır. Nicemleme hatasına göre sinyalin daha çok bit ile kodlanmasını sağlamak amacı ile yeni bir eşiklendirme algoritması uygulanmıştır. Kodlayıcı-kodçözücü yöntemi önceden bit ataması olmaksızın kodlama için bir kaç bit hızı sunmakta ve sinyale göre bantlara bit ataması yapmaktadır. Bu kodlayıcı- kodçözücünün ATM gibi katmanlı ağ yapılarına uygunluğuda kısaca tartışılmıştır. Uygulanan ikinci kodlayıcı-kodçözücüde, kodlama kalitesini arttırmak için smıflandırmalı vektör niceleme yaklaşımı kullanıldı. Sınıflandırma tekniği olarak sesli/sessiz ayrımı, doğrusal kestirim parametreleri ve cepstrum katsayıları tabanlı sınıflandırma teknikleri uygulandı. Cepstrum tabanlı sınıflandırma yöntemi standart vektör nicemlemeye nazaran fark edilebilir derecede önemli sonuçlar verdi Uygulanan iki altband vektör nicemleme kodlama yöntemine ilave olarak alternatif altband vektör nicemleme yöntemleri araştırıldı ve tasarım problemleri tartışıldı. Bu tezde ayrıca iki kayıplı sıkıştırma yönteminin gürültü temizlemedeki ilginç uygulamaları incelemiştir.
Özet (Çeviri)
Two Subband Vector Quantization codec architectures have been implemented in this thesis as a proposal for speech and audio coding applications. The first codec implemented uses subband decomposition to separate the incoming signal and codes the bands using multistage Vector Quantization (VQ). The aim of this scheme is to exploit the multirate, and noise shaping advantages of subband coding and scalability advantage of multistage VQ. A novel thresholding scheme is implemented with the aim of allocating more bits to the signal depending on the quantization error. The codec scheme offers a variety of bitrates and allocates bits to bands depending on the signal. The suitability of this codec for layered networks such as ATM is also discussed briefly. The second codec uses a classified VQ approach to enhance coding quality. Voiced Unvoiced Classification, LPC parameter based classification Cepstrum based classification, and K-means clustering techniques have been applied. The Cepstrum based classification scheme proved significant coding gains over conventional VQ both for speech and audio. Other than the two Subband VQ coding schemes implemented, alternative Subband VQ schemes have been explored. The thesis also surveys an interesting implementation of two lossy compression schemes in noise removal from noisy Audio signals particularly stone and vinyl LP Records.
Benzer Tezler
- Alt band ayrıştırmasıyla görüntü kodlama
Başlık çevirisi yok
BURÇİN AÇAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH PAZARCI
- Subband decomposition and fractal image compression based steganography
Altbant ayrıştırma ve fraktal imge sıkıştırma tabanlı steganografi
SUHAD FAKHRI HUSSEIN ALBASRAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Wavelet dönüşümü ve işaret işlemedeki uygulamaları
Wavelet transform in signal processing
OSMAN HİLMİ KOÇAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. A. HAMDİ KAYRAN
- Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of parkinson's disease from EEG signals using artificial intelligence techniques
SULTAN PENEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- EEG sinyallerini kullanan makine öğrenmesi tabanlı kategorik duygu sınıflandırma modeli
Machine learning-based categorical emotion classification model using EEG signals
HAKAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolArdahan Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAYĞIN