Adaptif filtreler kullanarak konuşma işaretlerinde gürültünün azaltılması
Noise reduction in speech signals using adaptive filters
Yazar: MERVE ŞEYMA ARSLAN
Danışman: PROF. DR. MAHMUT HEKİM
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İnsanlığın ve çağın iletişim ihtiyaçlarıyla birlikte konuşma işaretlerinin tanımlaması, iletim kalitesinde artışı sağlamak için konuşma işaretlerindeki gürültünün azaltılması, ayrıştırılması, çözülmesi gereken önemli bir konu haline gelmiştir. Toplu, kalabalık ve çeşitli gürültülerin olduğu ortamlarda yapılan konuşmaların, gerekli bilgi ve verilerin, istenen kişi, ses bazında kaydedilebilmesi, ayrıştırılması oldukça önemlidir. Sesin modelleme, çeşitli özelliklerinin ve parametrelerinin belirlenmesi, bunlardan faydalanılarak konuşmanın veya konuşmacının tanınması, yapay konuşma oluşturulması bu alanda yapılan çalışmalar kapsamındadır. Ayrıca ses sıkıştırma ve açma yöntemlerinin geliştirilmesi, sesin kodlanması, gürültülü seslerin iyileştirilmesi konuları da ses işleme alanında yapılan çalışmalar arasındadır. Gürültü, genel olarak insanları rahatsız eden her türlü ses olarak tanımlanabilir. Akustik, çevresel, elektriksel ve teknolojik kaynaklı gürültülerin yanı sıra elektromanyetik, iletişim hatları, kuantum ve ses iletişimindeki gürültüler gibi farklı türleri bulunmaktadır. Sesli iletişimlerdeki gürültü, iletilmek istenen sesin bozulmasına veya anlaşılmaz hale gelmesine neden olabilir, bu da iletişimi zorlaştırır veya etkisiz hale getirir. Gürültü, endüstriyel, bilimsel ve teknolojik uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Dolayısıyla, gürültüyü kontrol etmek ve azaltmak, iletişimde ve diğer alanlarda verimliliği artırmak için önemlidir. Gürültü, işaretler açısından ele alındığında, bazen belirli bir frekans bölgesinde bulunabilirken bazen frekans spektrumundaki konumu zamanla değişebilir. Sabit frekanslı gürültüyü azaltmak için genellikle belirli bir frekans bandını engelleyen (bant durduran) filtreler kullanılır. Ancak, gürültünün frekansı zamanla değişiyorsa, adaptif filtreler tercih edilir. Adaptif filtreler, gürültünün özelliklerine göre filtre katsayılarını sürekli olarak güncelleyen filtrelerdir. Adaptif filtrelerin kullanımı, konuşma işaretlerindeki gürültüyü azaltmak için etkili bir yöntem olarak kabul edilir. Bu filtreler, gürültünün zamanla değişen karakteristiğine uyum sağlayabilir ve istenmeyen bileşenleri etkin bir şekilde bastırabilir. 
Bu çalışmada konuşma işaretlerinde gürültünün azaltılması konusunu ele alırken öncelikle ses ve ses işaretleri ardından konuşma ve işaretlerinin oluşumu incelenmiştir. Sonrasında gürültü ve konuşma işaretlerindeki gürültü ele alınmıştır. Diğer kısımda ise adaptif filtrelerin yapısı, kullanım avantajları ve konuşma işaretlerindeki gürültü için kullanım türleri ele alınmıştır. Adaptif filtreleri kullanarak konuşma işaretlerinde gürültü azaltımını sağlamak için uygun algoritmaların geliştirilerek, Python programı üzerinde testlerinin gerçekleştirileceği bir yöntem izlenmiştir. İki farklı ortamda kayıt altına alınmış ses kayıtları, farklı filtrelerden geçirilerek gürültü azaltma başarıları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlarda, SNR değerinin düşük olduğu 0 dB seviyesinde, her iki filtrenin de sınırlı bir performans sergilediğini ortaya koymuştur. SNR değerinin 5 dB'e yükseltilmesiyle, her iki filtrenin de performansında iyileşmeler gözlemlenmiştir. SNR değerinin daha da artırıldığı 10 dB seviyesinde, her iki filtrenin de performansında önemli bir artış gözlemlenmiştir. Trafik gürültüsü ortamında Kalman filtresinin performansı genellikle alışveriş merkezi ortamından daha yüksek olmuştur. Ancak, düşük SNR değerlerinde RLS filtresi, özellikle alışveriş merkezi ortamında Kalman filtreden daha başarılı olmuştur.

Abstract:
The need for communication in humanity and the current era has made the definition, transmission, and improvement of speech signals a crucial topic. Reducing, separating, and resolving noise in speech signals is essential, especially in noisy, crowded environments. This ensures that vital information and data can be recorded and extracted based on the intended recipient's voice.
The field of speech signal processing encompasses modeling the voice, identifying its various characteristics and parameters, recognizing speech or speakers, and creating artificial speech. It also involves developing methods for compressing and decompressing sound, encoding voice, and improving noisy sounds. Noise can generally be defined as any kind of sound that disturbs people. In this context, various types of noise exist, including acoustic, environmental, electrical, and technological noise, as well as electromagnetic, communication line, quantum, and noise in sound communication. Noise in audio communications can distort or render the intended sound unintelligible, making communication difficult or ineffective. Noise plays a significant role in industrial, scientific, and technological applications. Therefore, controlling and reducing noise is important to enhance efficiency in communication and other fields. When considering noise in terms of signals, it can sometimes be confined to a specific frequency range, while other times its position in the frequency spectrum may change over time. To reduce fixed-frequency noise, filters that block specific frequency bands (band-stop filters) are typically used. However, if the frequency of the noise changes over time, adaptive filters are preferred. Adaptive filters continuously update filter coefficients based on the characteristics of the noise. The use of adaptive filters is considered an effective method for reducing noise in speech signals. These filters can adapt to the changing characteristics of the noise and effectively suppress unwanted components. In this study, the topic of noise reduction in speech signals is addressed by first examining sound and sound signals, followed by the formation of speech and its signals. Subsequently, noise and noise in speech signals are discussed. In the next section, the structure of adaptive filters, their usage advantages, and their application types for noise in speech signals are examined. A method is followed where appropriate algorithms are developed to reduce noise in speech signals using adaptive filters, and their tests are conducted on a Python program. Speech recordings made in two different environments are processed through various filters, and their noise reduction successes are analyzed. The results show that at a low SNR level of 0 dB, both filters exhibit limited performance. With an increase in the SNR level to 5 dB, improvements in the performance of both filters are observed. At an even higher SNR level of 10 dB, significant improvements in the performance of both filters are noted. In a traffic noise environment, the performance of the Kalman filter is generally higher compared to the shopping mall environment. However, at low SNR levels, the RLS filter performs better than the Kalman filter, especially in the shopping mall environment.