Geri Dön

Gürültülü verilerin tanınmasının iyileştirilmesi

Improvement in the recognition of noisy data

  1. Tez No: 114538
  2. Yazar: HAKAN ÇEVİKALP
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Filtreleme, Gürültü, Spektral çıkartım yöntemi, Veri tabanı, Filtration, Noise, Spectral subtraction method, Database
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu tez çalışmasında“Tl Digit ”veritabanının (one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ow, zero) bilgisayar tarafindan gürültülü ortamda tanınmasının iyileştirilmesi için Spektral Çıkartım Yöntemi, Wiener Filtreleme, ve Sinyal Altuzayı Yöntemi kullanılmıştır. Bilgisayar ortamında üretilen“Gaussion”dağılımlı beyaz gürültünün temiz seslere eklenmesi ile gürültülü sesler oluşturulmuştur. Bay, bayan ve çocuklardan oluşan bir konuşmacı grubundan alınan ses ömeklerinintemizlendikden sonra“ROOT-MELCEP”parametreleri hesaplanmış ve tabıma aşamasında da Ortak Vektör Yaklaşımı kullanılmıştır. Temizleme işlemi hem1 eğitim setindeki ses örneklerine, hem de test setindeki ses örneklerine ayrı olarak uygulanmış ve 0-20 dB arası SNR değerleri için tanıma oranlan elde edilmiştir. Genel bir alt yapı oluşturulması açısından Bölüm 2'de gürültülü sesi temizlemek için kullanılan yöntemler incelenmiştir. Daha sonra, Bölüm 3 'de sesi tanımak için kullanılan Ortak Vektör Yaklaşımı anlatılmıştır. Sonuçlar Bölüm 4' de verilmiştir. En iyi tanıma oranları Wiener Filtreleme için elde edilmiştir. Dinlenerek yapılan testlerde ise Spektral Çıkartım Yöntemi daha iyi sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this thesis study, Spectral Subtraction Method, Wiener Filtering and Subspace Method are used to recognize“TI Digit”Database (one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ow, zero) by the computer in a noisy environment. Noisy signals are produced by adding Additive Gaussian White Noise to the clean speech signals. After cleaning the speech signals that are taken from women, men and childeren,“ROOT-MELCEP”parameters for these signals are calculated and Common Vector Approach is used to recognize these signals. Cleaning process is applied to both the trainning set and test set, and the recognition rates for 0-20 dB are computed. In Chapter 2, Noise Reduction Methods are studied. Following this, in Chapter 3, Common Vector Approach, which is used to recognize speech signals, is explained. Results are given in Chapter 4. The best recognition rates are found for Wiener Filtering Method. Unformal listening tests indicated that Spectral Subtraction Method works better than the other two methods. n

Benzer Tezler

  1. Tez No

    143111

    Analysis of the crustal deformation caused by the 1999 Izmıt Düzce earthquakes using synthetic alperture radar interferomentry

    1999 İzmit ve Düzce depremlerinin neden olduğu kabuk deformasyonunun sentetikaçıklık radar interferometrisi ile incelenmesi

    ZİYADİN ÇAKIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR AKYÜZ

  2. Tez No

    75247

    Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation

    Başlık çevirisi yok

    UĞUR SIVAKÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ

  3. Tez No

    33786

    Zaman ortamı polarizasyon süzgeçleri

    Time domain polarization filters

    SÜLEYMAN HASAN BASA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeofizik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MİTHAT FIRAT ÖZER

  4. Tez No

    78045

    Reconstruction of x-ray images

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN CÜNEYT AKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SITKI AYTAÇ

  5. Tez No

    55389

    Yazılı Türkçe metinlerde otomatik karakter tanıma

    Automatic character recognation on Turkish text images

    MUSTAFA AFYONLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    DOÇ.DR. EMİN AKATA

Geri Dön