Geri Dön

Speech enhancement by subspace methods

Altuzay yöntemleri ile gürültü temizleme

  1. Tez No: 93434
  2. Yazar: LEVEND SAYAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Altuzay yöntemleri, Tekil Değer Ayrıştırma, Özdeğer Ayrıştırma, Veri Matrisi, İlinti Matrisi, Doğrusal Sinyal Kestirici, Beyaz Gürültü, Renkli Gürültü, Müzik Gürültüsü. TC YÜKSEKÖĞRETİM KORULU DOKÜMANTASYON MERKEZİ, Subspace Methods, Singular Value Decomposition, Eigenvalue Decomposition, Data Matrix, Correlation Matrix, Linear Signal Estimator, White Noise, Colored Noise, Musical Noise. m
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

öz ALTUZAY YÖNTEMLERİ İLE GÜRÜLTÜ TEMİZLEME Sayar, Levend Yüksek Lisans, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Tolga Çiloğiu Nisan 2000, 62 pages Bu tez gürültü temizlemede kullanılan altuzay yöntemlerini birçok yönü ile ele almaktadır, m boyutlu bir konuşma vektörü yine m boyutlu bir Euclid uzayında yer almaktadır ki bu uzay sinyal ve gürültü altuzayları olmak üzere iki dikgen altuzaya ayrıştırılabilir. Teorik olarak sinyal altuzayında konuşma artı gürültü vektörleri, gürültü altuzayında ise sadece gürültü vektörleri bulunmaktadır. Altuzay yöntemlerinin ardında yatan temel ilke konuşma vektörlerine ait ilinti matrislerinin kerte eksikliği özelliğidir. Bütün bir uzayın iki altuzaya bölünmesi ya konuşma örneklerinden elde edilen veri matrislerinin tekil değer ayrıştırması ya da ilinti matrislerinin özdeğer ayrıştırması yolu ile yapılabilir. Herhangi bir şekilde sinyal altuzayının tabanı bulunduğunda, gürültülü konuşma vektörü bulunan taban ivvektörleri yolu ile sinyal altuzayma izdüşümlenebilir. Arkasından gelen adım bu izdüşüm vektörünün temiz sinyal içeren kısmını kestirmektir. Literatürde birçok değişik kestirim ölçütleri önerilmiştir. Sinyal altuzayı hakkında teorik altyapının verilmesini takiben altı değişik doğrusal sinyal kestirici beyaz ve renkli gürültü eklenmiş konuşma dosyaları üzerinde incelenmiştir. Performansları listelenmiş ve bütünsel SNR değeri bazında karşılaştırılmıştır. Kestiricilerin gerçekleştirilmesinde kullanılan değişik parametreler araştırılmış ve bunların sonuçtaki etkileri yorumlanmıştır. Müzik gürültüsüne çözüm olarak karar odaklı kestirim yaklaşımı uyarlanmıştır. Parametrik olmayan ve tek mikrofonlu gürültü temizleme sistemi olarak altuzay yöntemlerinin kabuledilebilir sonuçlar verdiği ve yüksek hesaplama zamanı ve müzik gürültüsü gibi sorunları olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SPEECH ENHANCEMENT BY SUBSPACE METHODS Sayar, Levend M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Tolga Çiloğlu April 2000, 62 pages This thesis discusses many aspects of signal subspace methods for speech enhancement. An m-dimensional speech vector stays in an m-dimensional Euclidean space, which can be divided into two orthogonal subspaces as signal and noise subspaces. In theory, former subspace contains speech plus noise vectors and latter contains only noise vectors. Basic fact behind the signal subspace method is the rank deficiency property of correlation matrices of speech vectors. Decomposition of the entire space into two subspaces can be done via either singular value decomposition of data matrices formed from noisy speech samples or eigenvalue decomposition of correlation matrices. After the signal subspace basis is extracted in any way, the noisy speech vector can be easily nprojected on this subspace of these basis vectors. Following step is estimating the clean speech part of this projected vector. Different estimation criteria are proposed in the literature. Subsequent to giving theoretical background about the signal subspace method, six different linear signal estimators are examined on white or colored noise added speech files. Their performances are listed and compared in terms of the global SNR value. Different parameters used in the implementation of the estimators are investigated and commented on their effects on the final result. Decision-directed estimation approach is adapted as a remedy for musical noise. Being a nonparametric and single microphone noise reduction system, it is shown that subspace methods have acceptable outcomes and some drawbacks such as high computation time or musical noise.

Benzer Tezler

  1. Elektrolarinksteki konuşmanın iyileştirilmesi

    Electrolarynx speech enhancement

    MUSTAFA EREN KIRMIZIGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN

  2. Derin öğrenme ile ses iyileştirilmesi

    Voice enhancement by deep learning

    MUSTAFA ERSEVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT

  3. 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

  4. Computer aided design of an adaptive digital filter and its application to signal processing

    Bilgisayar destekli uyarlamalı sayısal süzgeç tasarımı ve onun işaret işlemeye uygulanması

    ERGUN ERÇELEBİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF NACAROĞLU

  5. Speech enhancement utilizing phase continuity between consecutive analysis windows

    Ardışık analiz pencereleri arasındaki faz sürekliliğini sağlayarak konuşma iyileştirme

    ERDAL MEHMETCİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU

    DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN