Uyarlanabilir Süzgeç Kullanılarak Ses Yankısının Giderilmesi

Abstract

Yankı, bir sinyalin gecikmiş değerlerinin şu andaki değerine girişim yapması ile oluşur. Ses yankısı da ses dalgalarının çevredeki nesnelere çarparak geri yansıması sonucunda oluşur ve asıl ses dalgasına girişim yapar. Yankı yolu, bir kanal olarak düşünülür ve süzgeç kullanılarak etkisi giderilebilir. Ancak ses sinyalleri ve yankı yolu zamanla değişir ve gerçek zamanlı uygulamalarda sabit katsayılı süzgeçler kullanılarak yankı giderilemez. Bu nedenle uyarlanabilir süzgeçler kullanılır. Uyarlanabilir süzgeçler, her giriş değeri için katsayılarını dolayısı ile darbe tepkesini değiştiren süzgeçlerdir. Bu nedenle rasgele değişen gerçek zamanlı uygulamalarda tercih edilirler. Bu çalışmada uyarlanabilir süzgeçler kullanarak tek ve çok yankılı sinyallerin yankıları giderildi. Öncelikle kayıtlı ses verisindeki yankılar, FIR ve IIR yapıdaki uyarlanabilir süzgeçler ile giderildi. Bunun için kanal dengeleme kullanıldı. Son olarak, telekonferans benzetimi yapılarak ses yankıları giderildi. Anahtar Kelimeler: Ses yankısı, uyarlanabilir süzgeçler, LMS, kanal dengeleme , kör ters katlama

An echo consist of delayed and original signals. An acoustic echo is the reflecting of an acoustic wave off the vicinity of an object and reflected wave (echo) is interferenced with the original source. That is a source of contamination (it is the problem). Echo path is assumed as a channel and distorsion effect can be removed by echo-canceling filters. However acoustic signals and echo path may change in time, and in real-time applications, echoes cannot be removed by using constant-coefficient filters. Therefore, adaptive filters are widely used in real-time application. In real-time applications, coefficients of an adaptive filter and its impulse response can be simultaneously changed by specilized algorithms. In this thesis, canceling echoes of single and multi echo signals by using adaptive filters has been evaluated by computer simulations. Initially, echoes in the (recorded) acoustic data have been filtered by FIR and IIR adaptive filters. Equalization has been applied to cancel the effect of the echoes in the channel. Finally, canceling acoustic echoes in teleconference has been succesfully demonstrated. Keywords: Acoustic echo, adaptive filters, LMS, channel equalisation, blind deconvolution