Real-time noise cancellation using ICA-PSO-PE

Gerçek-zamanlı çalışabilecek bir gürültü giderimi algoritması geliştirilmiştir. Konuşma vegürültü kaynakları bilinmemekte, ancak bunların karışımları gözlenebilmektedir. Birtelsiz sistemi, gürültü giderimi yapılacak ortam olarak anlık karışım modeli ile modellenmiştir.Bağımsız bileşen analizi (BBA) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları konuşmave ses sinyallerini ayrıştırmak için birlikte kullanılmıştır. Buna ek olarak, BBA ile ayrıştırılmışsinyallerin hangisinin konuşma veya hangisinin gürültü olduğunu bilinmemektedir.Bu belirsizlik sorunu aşmak için bir ses perdesi özütleme (SPÖ) algoritması BBA-PSOile birleştirilmiştir. BBA-PSO-SPÖ algoritması MATLAB ile gerçeklenmiştir. Ses ve gürültüişaretleri, bir karışım matrisi ile sentetik olarak karıştırılmış ve gerçek zamanlı davranışabenzetim yapmak için 40 ms'lik çerçeveler halinde kullanılmıştır. Merkezleme hariç bütünön işlemler atlanmış ve BBA'nın bazı amaç fonksiyonları hesaplama maliyetini azaltmak içinbasitleştirilmiştir. PSO için yakınsama kuralı, sürüdeki en iyi çözüme güçlüce dayanacakşekilde değiştirilmiş ve çok küçük bir sürü kullanılmıştır. Ayrıştırma doğruluğunu artırmakiçin bir öğrenme süreci tanıtılmıştır. Deneyler, BBA-PSO-SPÖ algoritmasının düşük işlemmaliyeti ile gerçek zamanlı uygulanabilir ve çok düşük sinyal-gürültü oranlarında dahidoğru ayrıştırma sağlaması ile dayanıklı bir gürültü giderimi yöntemi olduğunu göstermiştir.Önerilen gürültü giderimi algoritması Hyvärinen'in FastICA yöntemi ve çıkarma yöntemi ilekarşılaştırılmıştır. Simülasyonlar göstermiştir ki BBA-PSO-SPÖ algoritması gerçek zamanlıuygulanabilirliği bakımından FastICA'dan ve dayanıklılık anlamında çıkarma yöntemindendaha iyi performans gösterir.