+90(533) 652 66 86
nwsa.akademi@hotmail.com
Fırat Akademi Samsun-Türkiye
| Cover Download | Context Page Download |
HÜSAMETTIN ÇELIK1 , Fatih Yavuz ILGIN2 , YUSUF SEVIM3
Kör kaynak ayrıştırma, birden fazla sinyalin karışımını içeren bir veri kümesinden bu karışımı oluşturan her bir kaynağın tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu işlemin kör olarak adlandırılması kaynaklar hakkında hiçbir ek bilgi olmadığını belirtmektedir. Kör kaynak ayrıştırma da tahmin edilecek sinyal sayısı kadar karışım sinyali varken, tek kanal kör kaynak ayrıştırma işleminde sadece bir karışım sinyali olduğundan kaynakların tahmini maliyetli bir işlemdir. Bahsedilen bu yöntemle herhangi bir işarete eklenmiş istenmeyen bir gürültü kaynak işaretinden ayrıştırılabilir. Benzer şekilde bu çalışmada olduğu gibi tek bir mikrofonla kaydedilmiş 2 farklı enstrümantal işaret kaynağı birbirinden ayrıştırılabilir. Yapılan bu çalışmada sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak negatif olmayan matris ayrıştırma ile tek kanallı olarak kaydedilen iki işaret birbirinden ayrıştırılmıştır. Önerilen yöntemin başarım analizini değerlendirmek için sonuçlar işaret gürültü oranı ve işaret bozulma oranı cinsinden değerlendirilmiştir.
Keywords
Kör Kaynak Ayrıştırma,
Kokteyl Parti Problemi,
Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma,
Sürekli Dalgacık Dönüşümü,
Matris ,
HÜSAMETTIN ÇELIK1 , Fatih Yavuz ILGIN2 , YUSUF SEVIM3
Blind source separation can be defined as estimating each source that makes up this mixture from a data set containing a mixture of more than one signal. Calling this process as blind specifies that there is no additional information about resources. Since it has as many signals as the number of signals to be estimated on the blind source separation, estimating sources is a cost process because of there is only one mixing signal on the single-channel blind source separation process. An unwanted noise attached to any signal can be separated from the source signal thanks to said method. Similarly two different instrumental signal sources recorded with a single microphone can be separated from each other as in this study. In this study, two signals recorded as single channel were separated from each other with non-negative matrix separation using continuous wavelet transform. The results were evaluated in terms of signal noise ratio and signal distortion ratio to evaluate the performance analysis of the proposed method.
Keywords
Blind Source Separation,
Cocktail Party Problem,
Non-Negative Matrix Factorization,
Continuous Wavelet Transform,
Matrix,
|
Authors |
|
|||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Supporting Institution |
: | |||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Project Number |
: | |||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Thanks |
: | |||||||||||