Application of deep learning for array microphone processing
Derin öğrenme ile dizilimli mikrofon işlemesi
- Tez No: 652282
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA LEVENT ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- 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
Çoklu mikrofon işleme birbiriyle bağlantılı birçok bileşenin birlikte çalıştığı komplek bir yapıdır. Bu işleme yapısı lokalizasyon, hüzmeleme ve filtremele gibi bileşenleri içerir ve dizilimli mikrofon geometrisine bağımlı şekilde çalışır. Dizilimli mikrofonlar akıllı hoparlörler ile popülerlik kazandı. Bu tez ile derin öğrenme metodları ile uçtan uca bir işleme çözümü sunulacak ve geleneksel hüzmeleme metodlarının tüm bileşenlerini tek bir sistem çatısı altında içerecek. Aynı zamanda temelinde gürültü temizlemeyi de barındıracak. Otokodlayıcı derin öğrenme modeli kullanarak geliştirelen bu model genlik spektrumunu kullanarak çalışacak. Sistemin eğitimi için gerekli veriseti bu tez için özel olarak halka açık kaynaklardan erişilebilen konuşma ve gürültü setleri kullanılarak farklı oda ve mikrofon senaryoları simule edilerek oluşturulmuştur. Bu tez çerçevesinde tekli mikrofon bazlı konuşma temizliği ve çoklu mikrofon bazlı konuşma temizliği modelleri oluşturulmuştur. Çoklu mikrofon modelinin yapılan objektif değerlendirme metodları ile geleneksel hüzmeleme tekniklerinden daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu tez ile derin öğrenme yöntemleri bu çoklu mikrofon işleme konusunda ilerleme fırsatı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Array microphone processing is a complex application with multiple interlinked components like direction of arrival for the audio sources, beamforming and post- filtering that are dependent on the array geometry. The array microphones gained popularity by the advent of the smart speakers. In this thesis, an end-to-end solution is provided containing all of the array microphone processing components along with the denoising integrated to the core of the system using a deep learning method called autoencoders. The neural network system is trained on the magnitude spectra generated by a dataset created exclusively for this thesis by combining some of the publicly available speech and noise datasets. This thesis proposes a single channel and a multichannel speech enhancement model to solve the beamforming problem. The multichannel autoencoder model is shown to perform better than some of the common conventional beamforming methods by objective evaluation methods. Results from this thesis indicate the room for improvement in this field by the use of neural networks.
Benzer Tezler
- İnsan uzuvlarındaki eklem momentlerinin derin öğrenme yöntemiyle video görüntüleri üzerinden tahmini
Estimation of joint moments in human limbs through video images with deep learning method
SÜLEYMAN AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM SERBEST
- Derin ağ tabanlı özniteliklerle gazların sınıflandırılması ve konsantrasyon değerlerinin regresyon analizi
Classification of gases with deep network-based features and regression analysis of concentration values
HANDE BAKİLER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
- Age and gender classification in EEG signals using deep learning
Başlık çevirisi yok
KHALID TAWFIQ ABDULALBAQI AL-DIWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- A novel antenna configuration for microwave hyperthermia
Mikrodalga hipertermi için yeni bir anten yapılanması
GÜLŞAH YILDIZ ALTINTAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
DOÇ. DR. TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB