Derin öğrenme ile dizilimli mikrofon işlemesi

Çoklu mikrofon işleme birbiriyle bağlantılı birçok bileşenin birlikte çalıştığı komplek bir yapıdır. Bu işleme yapısı lokalizasyon, hüzmeleme ve filtremele gibi bileşenleri içerir ve dizilimli mikrofon geometrisine bağımlı şekilde çalışır. Dizilimli mikrofonlar akıllı hoparlörler ile popülerlik kazandı. Bu tez ile derin öğrenme metodları ile uçtan uca bir işleme çözümü sunulacak ve geleneksel hüzmeleme metodlarının tüm bileşenlerini tek bir sistem çatısı altında içerecek. Aynı zamanda temelinde gürültü temizlemeyi de barındıracak. Otokodlayıcı derin öğrenme modeli kullanarak geliştirelen bu model genlik spektrumunu kullanarak çalışacak. Sistemin eğitimi için gerekli veriseti bu tez için özel olarak halka açık kaynaklardan erişilebilen konuşma ve gürültü setleri kullanılarak farklı oda ve mikrofon senaryoları simule edilerek oluşturulmuştur. Bu tez çerçevesinde tekli mikrofon bazlı konuşma temizliği ve çoklu mikrofon bazlı konuşma temizliği modelleri oluşturulmuştur. Çoklu mikrofon modelinin yapılan objektif değerlendirme metodları ile geleneksel hüzmeleme tekniklerinden daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu tez ile derin öğrenme yöntemleri bu çoklu mikrofon işleme konusunda ilerleme fırsatı olduğu görülmüştür.