Time-domain blind source separation for convolutive mixtures using second-order statistics
Evrişimsel karışımlar için zaman alanında ikinci dereceden istatistiklerle gözü kapalı kaynak ayrıştırma
- Tez No: 179313
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gozü Kapalı Kaynak Ayrıştırma (GKKA) yontemleri genellikle aynı anda birden fazla kişinin konuştugu durumlarda konusmaların birden fazla mikrofondan alınarak, konusmacıların konusmalarının birbirinden ayrıştırılması için kullanılmaktadır. Bu çalışma zaman alanında GKKA yontemi üzerine odaklanmıştır. Uygulanan yontem, kaynak sinyallerinin istatiksel olarak bağımsız olma, duragan olmama ve beyaz olmama ozelliklerini kullanmaktadır. Kaynakların istatiksel bagımsız olması ayrıştırılmış sinyal-lerin çapraz ilintilerinin tüm zaman otelemelerinde sıfır olmasını gerektirir. Beyaz olmama ozelligi çıktı sinyallerinin çapraz ilintilerinin birden fazla zaman otelelemelesinde eş zamanlı olarak en küçüklenmesiyle, duragan olmama ozelligi ise çıktı sinyallerinin çapraz ilintilerinin eş zamanlı olarak birden fazla zaman aralıgında en küçüklenmesiyle kullanılmaktadır. Kullanılan yontemde, ayrıştırıcı süzgeç katsayıları tanımlanan maliyet fonksiyonunun döngülü eniyileme yontemi kullanılarak güncellenmesiyle elde edilmiştir. Katsayıların güncellenmesinde Dogal Gradyan yonteminden yararlanılmıştır ve kat-sayıların güncellenmesi parçalı gerçek zamanlı olarak gerçeklenmiştir. Ayrıştırıcı ma-trislerin Sylvester yapısında olma ozelligi ve bazı yaklaşıklamalar kullanılarak yontem verimli bir sekilde gerçeklenmiştir. Sentetik olarak karıştırılmış sinyallerde anlatılan yontemin basarılı oldugu sap-tanmıştır. Aynı zamanda bu yontem sentetik olarak gurultulendirilmiş sinyallerdeki gurültünun azaltılmasında kullanılmıştır. Bu başarımlar kullanılan yontemin konuşma tanıma motorlarında bir ön-üç işlemcisi gibi kullanılabilecegini onermektedir.
Özet (Çeviri)
Blind Source Separation (BSS) methods are generally used to separate the speech of people in the same room by using audio data recorded by multi-microphone system. This thesis focuses on a time-domain technique in BSS. In particular, the method presented uses the statistical independence of sources, the non-stationarity and the nonwhiteness of speech signals. The statistical independence of sources implies that crosscorrelations of demixed signals over all time-lags are null. Here, non-whiteness property is exploited by simultaneous minimization of output cross-correlations over multiple time-lags and non-stationarity property is exploited by simultaneous minimization of output cross-correlations at different time-instants. In the method, the demixing filter coefficients are obtained using an iterative optimization method and cost function. The coefficients are updated via the Natural Gradient adaptation method and the method is implemented in a block-online manner. Using Sylvester structure of the demixing filter matrix and with some approximations, the method is implemented efficiently. The method is found to be successful in simulations that are done using synthetically mixed signals in the computer. Moreover, the method is used to separate the noise from the speech signals that are also mixed synthetically and this suggests that the method can be used as a front-end processor for speech recognition applications.
Benzer Tezler
- Elizabeth Barrett Browning: Kadın şairin sesi
Elizabeth Barrett Browning: The woman poet's voice
HANDE SADUN
Doktora
İngilizce
1998
İngiliz Dili ve EdebiyatıHacettepe Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA MENTEŞE
- Yapay Zeka'nın robot görmesi üzerine uygulanması
An Application of robot vision in artificial intelligence
FUNDA PEHLİVAN
- APPN mimarisi ile diğer şebeke mimarilerinin bütünleştirilmesine ilişkin yöntemler
Integration methods of APPN architecture and other networking architectures
ALPER GÜVENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Yerel alan ağları ve ATM (asenkron iletim metodu) ağları bağlantılılığı
Başlık çevirisi yok
M.BÜLENT MORTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
- Direct and blind deconvolution for multidimensional signals
Çok boyutlu işaretler için doğrudan ve gözü kapalı ters evrişim
MURAT ÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. T. ENGİN TUNCER