Özet:
Müzik işaretlerinin sayısal olarak saklanmasındaki en büyük problemlerden biri işaretlerin kapladığı bellek miktarlarıdır. Bu nedenle bu verilerin kapladığı alanların azaltılması önemlidir. Ayrıca müzikal sesler üzerinde istenen değişimlerin ve efektlerin yapılabilmesi için güçlü bir yöntem gerekmektedir. Bu amaçlarla kullanımı halen çok yaygın olan yöntem AFD'dir. Bu çalışmada Dalgacık dönüşümünün müzikal işaretler için performansı araştırılmıştır. Mallat algoritmasıyla müzikal ses işaretlerinin analiz ve sentezi gerçekleştirilmiştir. Uygulamada kullanılan müzikal ses işaretleri bas gitar, çello, flüt ve klarnet enstrümanlarından alman seslerdir. Analiz ve sentez işlemleri için Biortogonal, reverse Biortogonal, Daubechies, Meyer, Symlet, Coiflet dalgacık fonksiyonları kullanılmıştır. Tüm örnekler için dokuz düzeyli analiz ve sentez işlemleri gerçekleştirilmiştir. Analizle belirlenen katsayılar, histograma dayalı olarak belirlenen eşik seviyesine göre %5'lik adımlarla azaltılarak ses sentezleri yapılmıştır. Daha sonra her analiz-sentez için SNR belirlenmiştir. Ayrıca insan kulağının sentezlenen seslerin kalitesine ilişkin değerlendirmenin yapıldığı MOS deneyinin sonuçlan verilmiştir. Karşılaştırma amacıyla aynı ses örnekleri için KSFD ile benzer şekilde analiz-sentez, çakışma-ekleme metoduyla yapılıp SNR oranlan hesaplanmıştır. Kullanılacak olan dalgacık fonksiyonları müziğin dalga formuna bağlı olarak seçilmelidir. Müzikal işaretler genellikle yumuşak dalga formlan olduklanndan, bu işaretler için kullanılacak olan süzgeç uzunlukları kısa olmamalıdır. Seçilen dizi uzunluğu dikkate alınarak çok uzun süzgeçler de kullanılmamalıdır. Sıkı desteğe sahip dalgacıklar zamandaki çözünürlüğü diğerlerine göre daha iyi başarmaktadır. Kısa süreli analizler için bu tür dalgacıkların kullanılması uygundur. Dalgacığın yumuşaklığı ile sıkı destek özellikleri, birbirleriyle çelişen durumlar oluşturduğundan dalgacık fonksiyonu seçimi müzikal işaretin özelliğine bağlı olarak yapılmalıdır.
