NLMS algoritması ile uyarlamalı gürültüden arındırıcı

Abstract

İnsan kulağında duyma işlevinin yerine getirilmesi için merkez teşkil eden koklea, kimi insanlarda henüz tam olarak anlaşılamayan nedenlerden dolayı gerektiği gibi işlev görmemekte ve bu insanlar gürültüsüz ve sessiz ortamlarda konuşmaya odaklanabilirken birden fazla konuşmanın gerçekleştiği ya da bir konuşmaya başka seslerin eşlik ettiği ortamlarda istenen sese odaklanamamaktadırlar. Bu sorun, tıp ve mühendislik literatüründe yapısı itibarıyla taşıdığı benzerlikten dolayı "kokteyl parti etkisi" adıyla anılmaktadır. Şu ana kadar kokleanın fiziksel işlevini tam olarak belirlemek için yapılan çalışmaların tıbbi bilimler ayağı bilim adamlarına istenen açılımları sağlıyamamaktadır. Bu nedenle iş daha çok laboratuar ortamında gerçekleştirilen deneylerle mühendis kökenli bilim adamlannın çalışmalarına kalmaktadır. Kokleanın bir elektriksel modelini oluşturmak, şu aşamada beklentilerin çok üzerinde bir hedef olup bu konuyla ilgili beklentiler, ses lokalizasyonu ve gürültüden arındırma sistemlerinin mükemmelleştirilmesiyle koklea modeline daha iyi çalışan bir yaklaşım getirmekten ibarettir. Gerek ses lokalizasyonu, gerekse gürültüden arındırma konulan belli kabuller çerçevesinde şu anda gerçekleştirilen sistemler olmakla birlikte, her iki uygulamanın da sınır şartlarının geliştirilerek ilerletilmesi gereklidir. Sunduğum çalışmada da bir referans gürültüsü yardımıyla NLMS algoritmasıyla çalışan uyarlamalı süzgeç yardımıyla işareti gürültüden arındırma bloğu daha iyi bir performans elde etmek için örnek azaltıcı bloğundan ve alçak geçiren süzgeçten geçirilerek iyi bir performans elde ettim ve bu sonuçlan son bölümde yorumladım.