Speech enhancement by subspace methods
Altuzay yöntemleri ile gürültü temizleme
- Tez No: 93434
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Altuzay yöntemleri, Tekil Değer Ayrıştırma, Özdeğer Ayrıştırma, Veri Matrisi, İlinti Matrisi, Doğrusal Sinyal Kestirici, Beyaz Gürültü, Renkli Gürültü, Müzik Gürültüsü. TC YÜKSEKÖĞRETİM KORULU DOKÜMANTASYON MERKEZİ, Alt uzaylar, Konuşma iyileştirme, İşaret, Subspace Methods, Singular Value Decomposition, Eigenvalue Decomposition, Data Matrix, Correlation Matrix, Linear Signal Estimator, White Noise, Colored Noise, Musical Noise. m, Subspaces, Speech enhancement, Signal
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz ALTUZAY YÖNTEMLERİ İLE GÜRÜLTÜ TEMİZLEME Sayar, Levend Yüksek Lisans, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Tolga Çiloğiu Nisan 2000, 62 pages Bu tez gürültü temizlemede kullanılan altuzay yöntemlerini birçok yönü ile ele almaktadır, m boyutlu bir konuşma vektörü yine m boyutlu bir Euclid uzayında yer almaktadır ki bu uzay sinyal ve gürültü altuzayları olmak üzere iki dikgen altuzaya ayrıştırılabilir. Teorik olarak sinyal altuzayında konuşma artı gürültü vektörleri, gürültü altuzayında ise sadece gürültü vektörleri bulunmaktadır. Altuzay yöntemlerinin ardında yatan temel ilke konuşma vektörlerine ait ilinti matrislerinin kerte eksikliği özelliğidir. Bütün bir uzayın iki altuzaya bölünmesi ya konuşma örneklerinden elde edilen veri matrislerinin tekil değer ayrıştırması ya da ilinti matrislerinin özdeğer ayrıştırması yolu ile yapılabilir. Herhangi bir şekilde sinyal altuzayının tabanı bulunduğunda, gürültülü konuşma vektörü bulunan taban ivvektörleri yolu ile sinyal altuzayma izdüşümlenebilir. Arkasından gelen adım bu izdüşüm vektörünün temiz sinyal içeren kısmını kestirmektir. Literatürde birçok değişik kestirim ölçütleri önerilmiştir. Sinyal altuzayı hakkında teorik altyapının verilmesini takiben altı değişik doğrusal sinyal kestirici beyaz ve renkli gürültü eklenmiş konuşma dosyaları üzerinde incelenmiştir. Performansları listelenmiş ve bütünsel SNR değeri bazında karşılaştırılmıştır. Kestiricilerin gerçekleştirilmesinde kullanılan değişik parametreler araştırılmış ve bunların sonuçtaki etkileri yorumlanmıştır. Müzik gürültüsüne çözüm olarak karar odaklı kestirim yaklaşımı uyarlanmıştır. Parametrik olmayan ve tek mikrofonlu gürültü temizleme sistemi olarak altuzay yöntemlerinin kabuledilebilir sonuçlar verdiği ve yüksek hesaplama zamanı ve müzik gürültüsü gibi sorunları olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SPEECH ENHANCEMENT BY SUBSPACE METHODS Sayar, Levend M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Tolga Çiloğlu April 2000, 62 pages This thesis discusses many aspects of signal subspace methods for speech enhancement. An m-dimensional speech vector stays in an m-dimensional Euclidean space, which can be divided into two orthogonal subspaces as signal and noise subspaces. In theory, former subspace contains speech plus noise vectors and latter contains only noise vectors. Basic fact behind the signal subspace method is the rank deficiency property of correlation matrices of speech vectors. Decomposition of the entire space into two subspaces can be done via either singular value decomposition of data matrices formed from noisy speech samples or eigenvalue decomposition of correlation matrices. After the signal subspace basis is extracted in any way, the noisy speech vector can be easily nprojected on this subspace of these basis vectors. Following step is estimating the clean speech part of this projected vector. Different estimation criteria are proposed in the literature. Subsequent to giving theoretical background about the signal subspace method, six different linear signal estimators are examined on white or colored noise added speech files. Their performances are listed and compared in terms of the global SNR value. Different parameters used in the implementation of the estimators are investigated and commented on their effects on the final result. Decision-directed estimation approach is adapted as a remedy for musical noise. Being a nonparametric and single microphone noise reduction system, it is shown that subspace methods have acceptable outcomes and some drawbacks such as high computation time or musical noise.
Benzer Tezler
- 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
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF NACAROĞLU
- Single channel noisy speech enhancement based on spectral amplitude estimation methods
İzgesel genlik kestirimi tabanlı yöntemlerle tek kanal gürültülü konuşmanın temizlenmesi
CEM DEMİRKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Gürültülü konuşma sinyalinin gürültüsünün yok edilmesi
Noise cancellation for noisy speech signal
ALİ ÖZKAYA
Doktora
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER TÜZÜNALP
- New methods for robust speech recognition
Konuşma tanıma için gürültüye dayanıklı yeni yöntemler
ENGİN ERZİN
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ.DR. A. ENİS ÇETİN
- Gürültülü ortamlarda Türkçe ayrık sözcük konuşma tanıma sistemi gerçekleştirimi
Realization of a Turkish isolated word speech recognition system under noisy environments
NEDİM KARACA
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. SELÇUK GEÇİM