Bu çalışmada, tek kanallı sistemler için alt uzay tabanlı ortak vektör yaklaşımı (OVY)
kullanarak konuşma verisinde gürültü giderme yöntemi geliştirilmiştir. OVY'ye dayalı bu
yöntem gürültülü konuşma verisini pencerelere ayırarak frekans alanına dönüştürdükten
sonra faz bilgisini saklı tutarak genlik bilgisinde sınıflar oluşturur. Oluşturulan sınıflarda
ortak ve farklılık vektörleri bulunur ve farklılık vektöründe gürültü giderilir. Gürültüsü
giderilmiş farklılık vektörü ortak vektörle birleştirilerek saklanan faz bilgisiyle toplanır ve
zaman alanına dönüştürülür. Önerilen bu yöntem farklı gürültü çeşitleri ve seviyelerine sahip
büyük bir veri tabanında test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda yöntemin tüm gürültü
çeşitleri ve seviyelerinde kullanılması için bir parametre belirlenmiştir. Test sonuçları
literatürde bulunan beş farklı yöntemle sekiz farklı objektif değerlendirme yöntemine göre
kıyaslanmıştır. Değerlendirme sonuçlarına göre geliştirilen yöntem yüksek başarı oranına
sahiptir. Önerilen yöntem günlük hayattaki sesli iletişim sistemlerinde kullanılmak için ideal
ve geliştirmelere açık bir yöntemdir.
In this thesis, a single-channel noise reduction method based on subspace using
common vector approach (CVA) is developed for speech data. Based on CVA, classes are
constructed from windowed speech samples in magnitude data after noisy speech data is
transformed to frequency domain and phase data of this signal is kept. Common vector and
diffrence vector of the classes are created and denoising is performed on difference vectors.
Magnitude data is then reconstructed sum of the denoised difference vectors and common
vectors. After this process, sum of the magnitude and phase data is transformed to time
domain. The proposed method was tested in a large database with different noise types and
levels. A optimal parameter of the method for all noise types and levels was determined the
results of the tests. The test results of the proposed method and five different enhancement
method in the literature were compared according to eight different objective evaluation
criteria. According to the evaluation results, developed method has a high success rate. The
proposed method is ideal for every voice communication systems and open to improvement
in the future.