A new model for speech compression

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-1621-7736
dc.authorid0000-0002-1621-7736en_US
dc.contributor.advisorGüz, Ümiten_US
dc.contributor.advisorGürkan, Hakanen_US
dc.contributor.authorEkşioğlu, Asenaen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2021-12-08T18:10:28Z
dc.date.available2021-12-08T18:10:28Z
dc.date.issued2021-19-10
dc.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 61-66)en_US
dc.descriptionxv, 67 leavesen_US
dc.description.abstractThis thesis aims to propose a new low bit-rate speech compression method. In the proposed method, classical SYMPES (Systematic Procedure for Predefined Envelope and Signature Sequences) based predefined signature and envelope sequences are obtained using zero-cross and phoneme-based segmentation. Some disadvantages of the traditional SYMPES technique, like computational complexity, relatively long encoding times, and so on, are also reduced in the new version in order to obtain lower bit rates. The new approach significantly reduces the bit-rate and yields high compression ratios with more intelligible speech quality than that of the classical SYMPES approach. Furthermore, in comparison to other traditional techniques such as the CELP (Code Excited Linear Predictive) coding algorithm, experimental findings demonstrate that at almost the equal bit rates, extremely promising speech quality is produced.en_US
dc.description.abstractBu tezde, yeni bir düşük bit hızlı konuşma kodlama yöntemi önermek amaçlanmaktadır. Önerilen yöntemde, klasik SYMPES tabanlı önceden tanımlanmış imza ve zarf dizileri, sıfır geçiş oranı ve fonem tabanlı segmentasyon kullanılarak elde edilir. Daha düşük bit hızları elde etmek için klasik SYMPES yönteminin hesaplama karmaşıklığı, nispeten yüksek kodlama süreleri vb. gibi bazı dezavantajlar da yeni yaklaşımda önemli ölçüde azaltılmıştır. Bahsedilen yeni yaklaşım, bit hızını önemli ölçüde azalttığı için klasik SYMPES yaklaşımından daha anlaşılır bir konuşma kalitesiyle yüksek sıkıştırma oranları sağlar. Ayrıca, deneysel sonuçlarda, CELP (Code Excited Linear Predictive) kodlama algoritması gibi diğer geleneksel yöntemlere kıyasla neredeyse aynı bit hızlarında çok daha umut verici bir konuşma kalitesinin elde edildiğini göstermektedir.en_US
dc.description.tableofcontentsINTRODUCTIONen_US
dc.description.tableofcontentsSPEECH PRODUCTION MECHANISMen_US
dc.description.tableofcontentsDefinition of Voiceen_US
dc.description.tableofcontentsProduction of Speechen_US
dc.description.tableofcontentsAnalysis of Speech Signalen_US
dc.description.tableofcontentsVoiced/Unvoiced (v/u) Decision of Speech Signalen_US
dc.description.tableofcontentsZero-Crossing (ZC) Rateen_US
dc.description.tableofcontentsEnergy Calculation of Speech Signalen_US
dc.description.tableofcontentsSPEECH COMPRESSIONen_US
dc.description.tableofcontentsLossless Compressionen_US
dc.description.tableofcontentsLossy Compressionen_US
dc.description.tableofcontentsCompression Techniquesen_US
dc.description.tableofcontentsVoice Codersen_US
dc.description.tableofcontentsWaveform Codersen_US
dc.description.tableofcontentsHybrid Codersen_US
dc.description.tableofcontentsSome Recent Work for Speech Compression Techniquesen_US
dc.description.tableofcontentsEvaluation Metricsen_US
dc.description.tableofcontentsObjective Measurement of Speech Signalsen_US
dc.description.tableofcontentsSubjective Measurement of Speech Signalsen_US
dc.description.tableofcontentsComputation of the Performance Parametersen_US
dc.description.tableofcontentsPROPOSED APPROACHES IN THIS THESISen_US
dc.description.tableofcontentsClassical SYMPES Approachen_US
dc.description.tableofcontentsGeneration of the “Predefined Signature Sequences (PSS)” and “Predefined Envelope Sequences (PES) and, Synthesis Process of Speech Signal” Zero-Cross and Phoneme-based SYMPESen_US
dc.description.tableofcontentsProduction of the Codebook for ZC and Phoneme-based SYMPESen_US
dc.description.tableofcontentsEncoding Process of ZC and Phoneme-based SYMPESen_US
dc.description.tableofcontentsDecoding Process of ZC and Phoneme-based SYMPESen_US
dc.description.tableofcontentsProposed Approachesen_US
dc.description.tableofcontentsApproach 1en_US
dc.description.tableofcontentsApproach 2en_US
dc.description.tableofcontentsApproach 3en_US
dc.description.tableofcontentsApproach 4en_US
dc.description.tableofcontentsEXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSIONSen_US
dc.description.tableofcontentsTraining and Testing Data Setsen_US
dc.description.tableofcontentsVisual Representations of Reconstructed and Original Speech Signals’ for Approach 4en_US
dc.description.tableofcontentsObjective Experimental Results and Discussion of ZC and Phoneme-Based SYMPES Approachesen_US
dc.description.tableofcontentsSubjective Experiment (MOS Test) for Approach 4en_US
dc.description.tableofcontentsCONCLUSIONen_US
dc.identifier.citationEkşioğlu, A. (2021). A new model for speech compression. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/3316
dc.institutionauthorEkşioğlu, Asenaen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectCELPen_US
dc.subjectLow bit-rate speech codingen_US
dc.subjectMOSen_US
dc.subjectSpeech compressionen_US
dc.subjectSYMPESen_US
dc.subjectDüşük bit hızlı konuşma kodlamaen_US
dc.subjectKonuşma sıkıştırmaen_US
dc.subject.lccQP306 .E37 2021
dc.subject.lcshVoice.en_US
dc.subject.lcshSpeech.en_US
dc.titleA new model for speech compressionen_US
dc.title.alternativeSes sıkıştırma için yeni bir modelen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Asena_Eskioglu.pdf
Boyut:
3.95 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
MasterThesis
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu