Helikopter telsiz haberleşmesindeki sinyallerin yapay zeka modeli ile iyileştirilmesi
Improvement of signals in helicopter radio communication with artificial intelligence model
- Tez No: 959836
- Danışmanlar: PROF. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sivil Havacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Civil Aviation, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Askeri havacılık, Sivil havacılık işletmeleri, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Military aviation, Civil aviation companies, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, helikopterlerdeki haberleşme sistemlerinde iletilen ses sinyallerinde bulunan gürültünün iyileştirilmesini hedeflemektedir. Helikopter operasyonları sırasında ortaya çıkan yüksek düzeyde, değişken ve karmaşık yapılı çevresel gürültü; sinyalin anlaşılırlığını azaltmakta ve iletişim kalitesini ciddi şekilde düşürmektedir. Geleneksel gürültü giderme yöntemleri, çoğunlukla sabit ya da kolayca modellenebilen gürültü profilleri üzerinde etkili olmakla birlikte, helikopter gibi dinamik gürültü ortamlarında yetersiz kalmaktadır. Bu bağlamda, son yıllarda yapay zekâ temelli yöntemler, özellikle derin öğrenmeye dayalı modeller, gürültünün iyileştirilmesi konusunda önemli bir alternatif sunmaktadır. Başlangıçta müzik kaynak ayrıştırma amacıyla geliştirilen Demucs (Deep Extractor for Music Sources) modeli, daha sonra konuşma sinyallerinde gürültü azaltımı için de uyarlanmıştır. Bu çalışmada, açık kaynaklı Demucs'ın helikopter ortamına özgü gürültü profillerini içeren veri setleriyle eğitilmiş ve modelin gürültü iyileştirme performansı nesnel ve algısal değerlendirme metrikleri ile analiz edilmiştir. Model çıktıları; sinyal-gürültü oranı (SNR), segmental SNR (SSNR), Algısal Konuşma Kalitesi Değerlendirmesi (PESQ), Ortalama Görüş Skoru (MOS) ve konuşma anlaşılırlığı ölçütü (STOI) kullanılarak değerlendirilmiştir. Bunun yanı sıra, model performansının görsel olarak da değerlendirilmesi amacıyla spektrogram ve genlik-zaman grafikleri kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, Demucs'ın değişken ve yoğun gürültü koşullarında ses sinyallerindeki gürültünün iyileştirilmesinde etkili sonuçlar verebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to enhance the quality of speech signals transmitted through communication systems in helicopters by reducing background noise. During helicopter operations, high-level, variable, and complex environmental noise significantly decreases speech intelligibility and overall communication quality. Traditional noise reduction methods are generally effective for stationary or easily modeled noise profiles; however, they fall short in dynamic noise environments such as those found in helicopters. In this context, artificial intelligence-based approaches, particularly deep learning models, have emerged as a promising alternative for noise suppression. Initially developed for music source separation, the Demucs (Deep Extractor for Music Sources) model has later been adapted for speech denoising tasks. In this study, the open-source Demucs model was trained using datasets containing helicopter-specific noise profiles, and its denoising performance was evaluated using both objective and perceptual assessment metrics. Model outputs were assessed based on Signal-to-Noise Ratio (SNR), Segmental SNR (SSNR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), Mean Opinion Score (MOS), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI). Additionally, visual performance evaluation was conducted through spectrogram and waveform (amplitude-time) analyses. The findings demonstrate that Demucs is capable of effectively enhancing speech signals under challenging and dynamic helicopter noise conditions.
Benzer Tezler
- Personel yer belirleme sisteminde GPS desteğinin kullanılması
The use support of GPS in personnel locator system
BARKIN İŞERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET AKIN
- İzmir Orman Müdürlüğü ormanlarında yaygın söndürme çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ZAFER DERİNDE
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TIRUL MOL
- Elektromanyetik uyumluluk ve döner kanatlı hava araçları üzerinde EMC testleri
Electromagnetic compatibility research and EMC tests on rotary wing air vehicle
GÜL SEYHAN ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURSEL AKÇAM
- Helikopter pervanelerinin lineer ve nonlineer titreşimlerinin kombine sonlu elemanlar-transfer matrisi tekniği ile incelenmesi
A Study on linear and non-linear vibrations of helicopter rotor blades by using the combined finite element-transfer matrix method
CÜNEYT KENGER
- Helikopter taşımacılığında yakıt sarfiyatı minimizasyonu açısından tasarım ve performans analizi
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA CAVCAR
Doktora
Türkçe
1992
Makine MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERTUĞRUL ÖZDAMAR