Gürültü Değişkenleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri 

Gürültü Değişkenleri

Gauss gürültü değişkenleri ilintisiz ise, aynı zamanda bağımsızdırlar. Regresyon teorisindeki klasik bir varsayım, bağımsız, aynı şekilde dağılmış gürültü varsayımıdır.

Bozulmuş bir ses sinyalinin restorasyonu için birçok yaklaşım araştırılmıştır. Açıkçası, ideal bir sistem yalnızca bozulmuş örnekleri işler ve bozulmamış örnekleri değiştirmeden bırakır. Başarılı bir gürültü düzeltme sistemi bu nedenle iki görevi kapsar.

Tespit. Tespit prosedürü gürültünün değerini tahmin edecek, başka bir deyişle hangi örneklerin bozuk olduğuna karar verecektir.
Yeniden yapılanma. Bir tahmin prosedürü, altta yatan orijinal ses verilerini yeniden oluşturmaya çalışır.

Gürültünün başarılı bir şekilde algılanması için kriterler, minimum hata olasılığı ve ilgili kavramları içerir. Açıkça söylemek gerekirse, her ses restorasyon planının amacı, yalnızca dinleyicinin işitebileceği yapıları ortadan kaldırmaktır.

Daha fazla işleme, algılanan sinyal kalitesini bozma olasılığını arttırırken, diğer yandan gereksizdir. Sonuç olarak, eserlerin işitilebilirliği ile işleme sonucunda algılanan bozulma arasındaki değiş tokuşta en iyi değerin belirlenmesi, insan kulağındaki karmaşık psikoakustik etkilerin dikkate alınmasını gerektirecektir.

Böyle bir yaklaşımın hem formüle edilmesi hem de uygulanması zor olduğundan, burada değerlendirmelerimizi matematiksel olarak anlaşılan kriterlerle sınırlıyoruz.

Gürültü Algılama

Basit ama çok etkili gürültü algılama yöntemleri, çoğu ses sinyalinin yüksek frekanslarda çok az bilgi içerdiği, yukarıda açıklanan gürültü modelinin ise tüm frekanslarda spektral içeriğe sahip olduğu varsayımına dayanır.

Bir yüksek geçiren filtre, gürültünün bu yüksek frekanslı bileşenlerini sinyale göre geliştirmeye yardımcı olur ve bu daha sonra filtrelenmiş çıkışı eşikleyerek kolayca tespit edilebilir. Bu ilke, dijital araçların yanı sıra birçok analog gürültü giderme ekipmanının temelidir. Burada, önceden sinyal ve gürültü bilgisine dayanan bir dizi otoregresif gürültü giderme tekniği önerilmiştir.

Gürültü Giderme

Geleneksel olarak, ses sinyallerinde gürültü azaltma yöntemleri, spektral (yani frekans) alanda kısa süreli işlemeye dayanır. Bu yöntemlerin başarısının nedeni, ses sinyallerinin genellikle bir dizi çizgisel spektral bileşenden oluşmasıdır.

Zamanla değişken olmalarına rağmen, kısa bir analiz süresi (genellikle yaklaşık saniyeler) boyunca sabit olarak kabul edilebilirler. Bu nedenle, frekans alanındaki kısa veri pencerelerinin analizi, sinyalin enerjisini, yüksek bir sinyal-gürültü oranına sahip nispeten az sayıda frekans “kutusuna” yoğunlaştırır.

İşleme daha sonra frekans alanında gerçekleştirilir, genellikle gürültülü sinyalin kısa süreli Fourier dönüşümüne dayalıdır’, yani ‘temiz’ verinin spektrumunu tahmin etmek için $’ n mertebesine dayalıdır.

Tahmin edilen tayf, ‘temiz’ sinyalin zaman alanlı bir sinyal tahmini tahminini elde etmek için ters kısa süreli Fourier dönüşümü ile işlenir.

Bazıları sezgisel fikirlere dayanan ve diğerleri Wiener veya maksimum olasılık tahmini gibi daha titiz bir temele dayanan, frekans alanında gürültü azaltmayı gerçekleştirmek için kullanılabilecek ” işleme işlevi ” için birçok olası değişken önerilmiştir. Bu çalışmanın kapsamı, işlevi detaylandırmıyoruz.

Süreksiz değişken örnekleri
Nitel değişkenler
10 tane bağımlı değişken örnek
10 tane bağımlı Bağımsız değişken örnekleri
Sürekli değişken örnekleri
Bağımsız değişken türleri
Bağımlı Bağımsız değişken örnek cümleler
Nicel değişken örnekleri

Denklem varsayımına dayanan çoğu yöntem, ses kayıtlarında arka plan gürültüsünün önemli ölçüde azaltılmasına yol açar. Bununla birlikte, bu tekniklerin daha fazla değişiklik yapılmadan pratik olarak uygulanmasını engelleyen bazı dezavantajlar vardır. Bunlardan en önemlisi, genellikle müzikal gürültü olarak adlandırılan artık gürültü artefaktıdır. Sinyal güç spektrumunun kaba tahmininde bulunan rastgelelikten doğar.

Sinyalin farklı zaman örneklerine dayanan kısa-zamanlı Fourier’ye dayalı spektral alan gürültü gidermeyi iyileştirme yöntemleri, yani, zaman içinde değişen tahminler. Restorasyonun kalitesini artırmanın bir başka yolu da karmaşık kriterlere dayalı alternatif gürültü bastırma kuralları tasarlamaktır.

Literatür, bu amaçlardan birine veya her ikisine birden ulaşmak için bir dizi teknik önermiştir. Bunlar, güç spektrumundaki gürültünün fazla tahmin edilmesi, maksimum olasılık ve minimum ortalama kare hata tahmincileri yoluyla müzikal gürültünün ortadan kaldırılmasını kapsar.

Yukarıdaki tartışmaların tümü, gürültü azaltma yöntemlerinin Fourier dönüşümü tabanlı uygulanması varsayımına dayanmaktadır. Son çalışmalar, özellikle dalgacık alanı olmak üzere alternatif temel genişletmelerde gürültü azaltmanın gerçekleştirildiğini gördü.

Dalgacıklar, çok çözünürlüklü özelliklerinden dolayı, sinyallerdeki tekillikler için yararlı yerelleştirme özelliklerine sahiptir. Bu nedenle, dalgacık dönüşümü tabanlı gürültü azaltma teknikleri, yukarıdaki rahatsızlıkların çoğunun üstesinden gelmeyi vaat etmektedir.

Bu bölüm, kendi uygulamamızı ve ampirik sonuçlarımızı sunmadan önce, dalgacık tabanlı ses gürültü giderme teorisini gözden geçirmektedir. Matematiksel tartışma, yukarıda tanıtılan gösterime dayanmaktadır.

Pratik açıdan Gözlem, ortogonal bir dalgacık dönüşümünün bir sinyali korelasyonlarla ilintisizleştirmesi anlamına gelir. Öte yandan, ilişkisiz gürültü ilişkisiz kalır.

İstatistiksel olarak gürültünün mutlak miktarının zaman-ölçek alanındaki tüm katsayılar için aynı olduğu genel bir gözlemdir. Bu, dalgacıkla dönüştürülmüş küçük mutlak katsayılara gürültünün hakim olduğu, büyük mutlak katsayıların ise çoğunlukla sinyal bilgisi ve yalnızca az miktarda gürültü bilgisi içerdiği anlamına gelir.

Böylece gürültülü bir sinyal, dalgacıkla dönüştürülmüş katsayılar analiz edilerek ve zaman ölçeği alanındaki küçük katsayılar ortadan kaldırılarak, böylece büyük değerlerin etkisi yoğunlaştırılarak gürültü giderilebilir.

Daha kesin olarak, dalgacık tabanlı bir ses gürültü giderme algoritması üç varsayıma dayanır:

• gürültünün mutlak miktarı tüm katsayılara eşit olarak dağılır,
• müzik veya konuşma gibi armonik içerik yüksek oranda ilişkilidir ve bu nedenle yüksek oranda ilişkisiz olan gürültüden daha büyük katsayılar üretir.
• gürültü seviyesi çok yüksek değil: Sinyali ve sinyalin katsayılarını zaman ölçeği alanında tanıyabiliriz.

Küçük katsayıların çıkarılması bu nedenle gürültü gidermeyi oluşturur. Dalgacık eşikleme basitliği ve verimliliği birleştirir ve bu nedenle umut verici bir gürültü azaltma yöntemidir. 

Haar filtre bankasına göre dalgacık dönüşümünden sonra zaman ölçeği alanında ‘temiz’ bir ses sinyali ve katsayılarını gösterin. Gürültülü ses sinyalini ‘ ve onun dalgacık dönüştürülmüş karşılığını’ gösterin.

Açıkça görülebileceği gibi, zaman alanındaki ilintisiz gürültü, tüm frekans bantlarında birçok küçük katsayı ile zaman-frekans alanında yansıtılmaktadır. Zaman ölçeği alanını bir eşik değeri olarak ayarlayarak eşikledikten sonra, zaman alanındaki gürültüden arındırılmış sinyal tahminini gösterir. Yine de tahmin, orijinal sinyalle aynı değildir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör