Negatif Olmayan Tensör Faktörizasyonu Kullanılarak Gözü Kapalı Ses Kaynak Ayrıştırma

dc.contributor.advisor Günsel, Bilge tr_TR
dc.contributor.author Keyder, Mehmet Altuğ tr_TR
dc.contributor.department Telekomünikasyon Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Telecommunication Engineering en_US
dc.date 2008 tr_TR
dc.date.accessioned 2008-03-06 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-07-13T10:34:04Z
dc.date.available 2015-07-13T10:34:04Z
dc.date.issued 2008-07-07 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, kokteyl partisi problemi olarak da bilinen, gözü kapalı ses işareti ayrıştırma probleminin negatif olmayan tensor faktörizasyonu yöntemi kullanılarak nasıl çözüldüğü araştırılmıştır. Bugüne kadar gözü kapalı kayanak ayrıştırma probleminin çözümü için birçok yöntem önerilmiştir, ancak yeni bir yaklaşım olan Negatif Olmayan Tensör/Matris Ayrıştırması (NTF/NMF) yöntemi ise bu alanda giderek araştırmacıların dikkatini çeken bir yöntem olmaya başlamıştır. Bu çalışmada üç farklı NTF yönteminin ses işaretleri üzerindeki ayrıştırma başarımları incelenmiştir. Bu yöntemler; değişimli en küçük kareler algoritması (Alternating Least Squares, ALS), ve sırasıyla alfa ve beta olarak bilinen maliyet fonksiyonları kıllanılarak oluşturulmuş alfa ve beta algoritmalarıdır. Bu üç algoritma arasında yapılan karşılaştırmalar göstermiştir ki, ALS algoritması incelenen her koşul altında ve her değerlendirme kriterleri bakımından en yüksek ayrıştırma başarımını sergilemiştir. tr_TR
dc.description.abstract In this work, the success of Nonnegative Tensor Factorization on the solution of blind audio source separation problem which is also known as ‘cocktail party problem’ is studied. There are several methods, proposed to solve the BSS problem ). One of the most recently proposed approach is called Nonnegative Tensor/matrix factorization (NTF/NMF). In this very research the separation performance of the three important NTF methods are studied. These three algotihms are; the alternating least squares (ALS) algorithm, alpha and beta algorithms which are obtained by employing gradient descent on the cost functions called α-divergence and β-divergence, respectively. It is observed that, in general the NTF methods yield quite promising results in BSS problem. More specifically the ALS and its regularized form perform better separation than alpha and beta algorithms. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/7715
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Gözü Kapalı Kaynak Ayrıştırma tr_TR
dc.subject Negatif Olmayan Tensör Faktörizasyonu tr_TR
dc.subject Blind Source Separation en_US
dc.subject Nonnegative Tensor Factorization en_US
dc.title Negatif Olmayan Tensör Faktörizasyonu Kullanılarak Gözü Kapalı Ses Kaynak Ayrıştırma tr_TR
dc.title.alternative Blind Audio Source Separation Using Nonnegative Tensor Factorization Techniques en_US
dc.type masterThesis en_US
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
8241.pdf
Boyut:
1.15 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama