Geri Dön

Konuşma sinyallerinin zaman ölçeği ve ses tonunun dalgacık dönüşümüne dayalı olarak çok çözünürlüklü değiştirilmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 58400
  2. Yazar: OSMAN EROĞUL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖNDER TÜZÜNALP
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Konuşma Sinyalleri, Zaman Ölçeği ve Ses Tonu Değiştirme, Dalgacık Dönüşümü, Altbant, QMF öbeği, Değerlendirme Testleri, Ses kodlama, Ses sıkıştırma, Speech Signals, Time-Scale and Pitch Modification, Wavelet Transform, Subband, QMF Bank, Evaluation Tests, Voice coding, Voice compression
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Doktora Tezi KONUŞMA SİNYALLERİNİN ZAMAN ÖLÇE?İ VE SES TONUNUN DALGACIK DÖNÜŞÜMÜNE DAYALI OLARAK ÇOK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ DE?İŞTİRİLMESİ Osman Eroğul Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Müh. Ana Bilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Önder TÜZÜNALP 1997, Sayfa: 134 Jüri : Prof. Dr. Önder TÜZÜNALP Prof. Dr. Mümtaz YILMAZ Prof. Dr. Mustafa KAHRAMANYOL Bu tez çalışmasında, konuşma sinyallerinin zaman ölçeği ve tonunun değiştirilmesi için yeni bir çok çözünürlüklü analiz/sentez yöntemi sunulmuştur. Diğer yöntemlerden farklı olarak, bu yöntem konuşma sinyalinin kendisini değiştirmek yerine sinyalin dalgacık katsayılarım değiştirir. Bu yöntemde sinyal önce, zaman ölçeği ve ses tonu değiştirme algoritmalarına daha ayrıntılı zaman ve frekans bilgisi sağlamak amacıyla, 1 1 -aşamalı QMF süzgeç öbeği kullanılarak altbantlara ayrılmıştır. Bu altbantlar daha sonra değişik zaman ölçeği veya ses tonu değiştirme algoritmaları kullanılarak değiştirilmiştir. Son olarak, giriş sinyalinin zaman ölçeği veya ses tonu değiştirilmiş biçimini elde etmek için, değiştirelen bu altbant katsayılarına ters dalgacık dönüşümü uygulanmıştır. Çok çözünürlüklü analiz/sentez algoritmasının performansı bir dizi taraflı dinleme testleri uygulanarak değerlendirilmiştir. Konuşma sinyalleri zaman ölçeğinin çok çözünürlüklü olarak değiştirilmesinin; tanınmış zaman ölçeği değiştirme algoritmalarıyla kıyaslandığında, yeniden oluşturulan sinyalin anlaşılırlığını arttırdığı ve istenilen oranda zaman ölçeği değiştirilmiş yüksek kaliteli konuşma ve müzik sinyali ürettiği gösterilmiştir. Ayrıca, konuşma sinyallerinin ses tonunun çok çözünürlüklü değiştirilmesinin; tanınmış ses tonu değiştirme algoritmalanyla kıyaslandığında ses tonu değiştirilmiş sinyalin kalitesini arttırdığı gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Ph. D. Thesis MULTIRESOLUTIONAL TIME-SCALE AND PITCH MODIFICATION OF SPEECH SIGNALS BASED ON WAVELET TRANSFORM Osman Eroğul Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Önder TÜZÜNALP 1997, Page: 134 Jury : Prof. Dr. Önder TÜZÜNALP Prof. Dr. Mümtaz YILMAZ Prof. Dr. Mustafa KAHRAMANYOL In this thesis, a new multiresolutional analysis/synthesis algorithm has been studied for the time-scale and pitch modification of speech signals. Unlike other methods proposed in the literature, this algorithm modifies the wavelet coefficients of the speech signal instead of modifying the speech waveform itself. In this method the speech signal is first divided into subbands using an 11 -level Quadrature Mirror Filter Bank (QMF) in order to obtain more accurately localized temporal and frequency information for the modification algorithm. These subbands are then modified using the various time-scale and pitch modification algorithms. Finally, the inverse wavelet transform is applied to these modified subband coefficients in order to reconstruct a modified version of the input signal. The performance of the multiresolutional analysis/synthesis algorithm is evaluated through a series of subjective listening tests. It has been demonstrated that the multiresolutional time-scale modification (MTSM) of speech signals increases the intelligibility of the reconstructed speech over the well-known time-scale modification algorithms and produces high quality speech and music with the desired time scale. It has also been shown that the multiresolutional pitch modification (MPM) of speech signals, with the desired pitch modification factor, increases the quality of the pitch-modified speech over the well-known pitch modification algorithms.

Benzer Tezler

  1. Gürültülü konuşma sinyalinin gürültüsünün yok edilmesi

    Noise cancellation for noisy speech signal

    ALİ ÖZKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER TÜZÜNALP

  2. 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

  3. Exraction of features for analysis of crackles and evaluation of sound quality of home appliances

    Çıtırtı analizi ve elektrikli ev aletlerinde ses kalitesi değerlendirmesi için öznitelik çıkarımı

    MEHMET YAVUZ BURUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  4. The Triumph of the oppressed women in Alice Walker's Meridian, the Color Purple and Possessing the Secret of Joy

    Alice Walker'in Meridian, The Color Puple ve Possessing the Secret of Joy adlı romanlarında ezilen kadının zaferi

    ÖZGE NEŞE ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Amerikan Kültürü ve EdebiyatıHacettepe Üniversitesi

    Amerikan Kültürü ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELDAN TANRISAL

  5. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI