Adaptif filtreler kullanarak konuşma işaretlerinde gürültünün azaltılması

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.