Tek kanallı toplamsal gürültülü konuşma sinyali iyileştirme
Single channel speech enhancement in the presence of additive noise
Yazar: SERKAN CECELİOĞLU
Danışman: PROF. DR. M. CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Konuşma iyileştirme = Speech enhancement

Özet:
Bu tezde, tepe toplama algoritmasına dayalı analiz/sentez sistemine öncülük eden bir kısa süreli gürültü azaltma yönteminin performansı, değişik sinyal gürültü oranlarında (SNR) toplamsal beyaz Gauss gürültüsü ve farklı özelliklerde arka plan gürültüsü ile bozulmuş gürültülü konuşma sinyalleri üzerindeki etkileri açısından incelenmiştir. SNR'a bağlı bir görüngesel kazanca dayalı tek mikrofonlu konuşma iyileştirme yöntemlerinde karşılaşılan ve sistemin gürültü azaltma performansını sınırlayan yankı etkisi problemi, iki adımlı gürültü azaltma yöntemi (TSNR) ile çözülse de, gürültü görüngesel güç yoğunluğu (PSD) kestiriminde zorlukla karşılaşıldığında, bu yöntem iyileştirilmiş sinyalde bir miktar harmonik bozulmaya yol açar. Bu problemin üstesinden gelmek için, analiz/sentez sistemi öncesinde, harmonik geri oluşumlu gürültü azaltma yöntemi kullanılmıştır (HRNR). Mevcut çalışmada analiz/sentez sisteminin kullanılmasındaki amaç, tepe toplama algoritması ile yüksek enerjili kesimlerin temsil edilebilmesi, bu sayede konuşma sinyalinin daha az sayıda veri ile ifade edilebilmesi ve sonraki işleme sürecinin kolaylaştırılmasıdır. Bu çalışmada, değişik SNR değerlerinde toplamsal beyaz Gauss gürültüsü ve değişik özelliklerde arka plan gürültüsü ile bozulmuş konuşma sinyali önce TSNR yöntemi ile sonrasında HRNR yöntemi ile temizlenmiş ve sonuçların karşılaştırılması için objektif testler uygulanmıştır. Temizleme işleminin sonucunda, etkili bir gürültü kestirimi yapılmaması durumunda bazı gürültülerin temizlenemediği görülmüş ve bu aşamada temizlenemeyen gürültüler, analiz/sentez sisteminde uygulanan iyileştirme ile temizlenmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir. Objektif test sonuçları, gürültülü sinyalde sağlanan iyileşmenin boyutunu ortaya koymuştur. Tüm bu uygulamalar MATLAB simülasyon programı kullanılarak yapılmıştır.

Abstract:
In this thesis, the performance of a short-time noise reduction method prior to an analysis/synthesis system based on a peak-picking algorithm has been analyzed for noisy speech signals, which have been degraded by additive white Gaussian noise at different signal-to-noise ratios (SNR) and different types of additive background noise. The reverberation effect is usually encountered in single-microphone speech enhancement methods, based on a SNR dependent spectral gain, and it limits the noise reduction performance of the system. Although, two-step noise reduction (TSNR) method solves this problem, when difficulty is encountered in estimating noise power spectral density (PSD), it causes some harmonic distortion in the enhanced speech. To overcome this problem, prior to an analysis/synthesis system, harmonic regeneration noise reduction (HRNR) method has been used. Analysis/synthesis system has been used because, by the use of peak-picking algorithm, high energy regions are represented, which causes a significant amount of data reduction, providing a simpler description of a speech signal and facilitating its further manipulation. In this thesis, speech signal, degraded by additive broadband noise at different SNR and different types of background noise has been enhanced by first TSNR method, then HRNR method and objective test results have been provided to compare the results. At the end of the noise reduction process it has been seen that, some types of noise could not be reduced due to inefficient noise estimation. The noise that could not be reduced at that stage has been reduced as a result of the enhancement procedure at analysis/synthesis system. Objective test results have shown the amount of enhancement in the noisy speech. All the applications have been performed by using MATLAB simulation program.