Publication: Sesin kemik yoluyla iletiminden kaynaklanan gürültüleri wavelet dönüşümü ile gidermek
Abstract
Bu çalışma, sesin kemik yoluyla iletilmesinden kaynaklanan gürültülerin dalgacık dönüşümü (wavelet dönüşümü) ile azaltılmasına odaklanmaktadır. Kemik yolu iletimi, işitme cihazlarında istenmeyen gürültülere neden olabilmektedir. Bu gürültüler, kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir ve cihaz performansını sınırlayabilir. Çalışmada, sinyallerin zaman-frekans analizini sağlamak için dalgacık dönüşümü kullanılmış ve bu sayede sinyaldeki gürültü bileşenleri tespit edilmiştir. Eşikleme ve faz iptali gibi yöntemler kullanılarak bu gürültü bileşenlerinin azaltılması hedeflenmiştir. Dalgacık dönüşümünün çoklu çözünürlük analiz kabiliyeti, sinyallerin hem zaman hem de frekans alanında incelenmesine olanak tanımıştır. Sonuçlar, dalgacık dönüşümü ile yapılan gürültü giderme işlemlerinin, yüksek frekanslı gürültü bileşenlerini azaltarak sinyal kalitesinde bir iyileşme sağladığını göstermektedir.
This study focuses on reducing noise caused by bone conduction of sound using wavelet transformation. Bone conduction in hearing aids and similar devices can cause unwanted noise, which may negatively affect user experience and limit device performance. In this work, wavelet transformation was used for time-frequency analysis of the signals, allowing for the detection of noise components. Techniques such as thresholding and phase cancellation were applied to reduce these noise components. The multiresolution analysis capability of wavelet transformation enabled the examination of signals in both time and frequency domains. The results suggest that wavelet transformation helps reduce high-frequency noise components, leading to an improvement in signal quality.
This study focuses on reducing noise caused by bone conduction of sound using wavelet transformation. Bone conduction in hearing aids and similar devices can cause unwanted noise, which may negatively affect user experience and limit device performance. In this work, wavelet transformation was used for time-frequency analysis of the signals, allowing for the detection of noise components. Techniques such as thresholding and phase cancellation were applied to reduce these noise components. The multiresolution analysis capability of wavelet transformation enabled the examination of signals in both time and frequency domains. The results suggest that wavelet transformation helps reduce high-frequency noise components, leading to an improvement in signal quality.
