Geri Dön

Wıener filtresi kullanarak konuşma sinyallerinde gürültünün azaltılması

The reduction of noise in speech signals using wiener filter

  1. Tez No: 958996
  2. Yazar: ABDULLAH HAJ YOUSEF
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. MAHMUT HEKİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Bu çalışma, MATLAB'da Wiener filtresi kullanarak ses sinyalleri için uyarlanabilir gürültü filtreleme tasarımı ve uygulamasına odaklanmaktadır. Çeşitli gerçek dünya kayıtlarından elde edilen gürültülü ses sinyallerine örnekleme, pencereleme ve normalleştirme gibi ön işleme adımları uygulanmıştır. Wiener filtre algoritması gürültüyü bastırmak ve sinyal kalitesini artırmak için uygulanmıştır. Etkinliğini değerlendirmek için ortalama karesel hata (MSE) ve sinyal-gürültü oranı (SNR) metrikleri kullanılmıştır. Pencere boyutu ve gürültü gücü tahmini de dahil olmak üzere parametre ayarının etkisi incelenmiştir. Başlangıçta basit bir gürültü modeli varsayılmış ve Wiener filtresi doğrudan ham sinyallere uygulanmıştır. Sonuçlar önemli ölçüde gürültü azaltımı göstermiş ancak filtrenin performansının doğru gürültü gücü tahminine olan hassasiyetini vurgulamıştır. Bunu ele almak için uyarlanabilir bir gürültü tahmin tekniği uygulanmış ve Wiener filtresinin performansı yeniden değerlendirilmiştir. Uyarlanabilir yaklaşım, gelişmiş gürültü bastırma özelliği göstermiştir. Ayrıca, Wiener filtresinin performansı LMS filtreleme gibi diğer gürültü azaltma yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, Wiener filtresinin sürekli olarak daha iyi sinyal netliği ve daha düşük bozulma sağladığını göstermiştir. Çalışma, Wiener filtresinin ses sinyali iyileştirme için sağlam ve etkili bir araç olduğu sonucuna varmıştır.

Özet (Çeviri)

This study focuses on the design and implementation of adaptive noise filtering for audio signals using the Wiener filter in MATLAB. Preprocessing steps including sampling, windowing, and normalization were applied to the noisy audio signals obtained from various real-world recordings. The Wiener filter algorithm was implemented to suppress noise and enhance signal quality. To evaluate its effectiveness, the mean squared error (MSE) and signal-to-noise ratio (SNR) metrics were used. The impact of parameter tuning, including window size and noise power estimation, was investigated. Initially, a simple noise model was assumed, and the Wiener filter was applied directly to the raw signals. The results showed significant noise reduction but highlighted the sensitivity of the filter's performance to accurate noise power estimation. To address this, an adaptive noise estimation technique was implemented, and the performance of the Wiener filter was reevaluated. The adaptive approach demonstrated improved noise suppression. Additionally, the Wiener filter's performance was compared to that of other noise reduction methods such as LMS filtering. The results showed that the Wiener filter consistently achieved better signal clarity and lower distortion. The study concludes that the Wiener filter is a robust and effective tool for audio signal enhancement.

Benzer Tezler

  1. Çok kanallı ortamlarda gürültü azaltma

    Noise reduction in multichannel medium

    RAMAZAN ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAFET AKDENİZ

  2. Jammed signal restoration via AI

    Yapay zeka kullanarak sinyal karıştırıcı etkisindeki sinyalin restorasyonu

    RECEP EVRİM ÖZGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR

  3. Sayısal görüntülerde kenar tanıma metodları

    Başlık çevirisi yok

    ALTUĞ ERDÖN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. AHMET H. KAYRAN

  4. Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques

    Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması

    OMAR ALI ABBAS AL-TEKREETI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAMİ ARICA

  5. Aerodynamic parameter estimation of a supersonic missile with rapid speed variation by using kalman filtering

    Yüksek hız değişimine sahip süpersonik bir füzede kalman filtreleme ile aerodinamik parametre tahmini

    TUĞBA BAYOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ TÜRKER KUTAY