Blind identification of acoustic systems and enhancement of reverberant speech

Imperial Users onl

Applications of fuzzy counterpropagation neural networks to non-linear function approximation and background noise elimination

An adaptive filter which can operate in an unknown environment by performing a learning mechanism that is suitable for the speech enhancement process. This research develops a novel ANN model which incorporates the fuzzy set approach and which can perform a non-linear function approximation. The model is used as the basic structure of an adaptive filter. The learning capability of ANN is expected to be able to reduce the development time and cost of the designing adaptive filters based on fuzzy set approach. A combination of both techniques may result in a learnable system that can tackle the vagueness problem of a changing environment where the adaptive filter operates. This proposed model is called Fuzzy Counterpropagation Network (Fuzzy CPN). It has fast learning capability and self-growing structure. This model is applied to non-linear function approximation, chaotic time series prediction and background noise elimination

Adaptive signal processing for multichannel sound using high performance computing

[EN] The field of audio signal processing has undergone a major development in recent years. Both the consumer and professional marketplaces continue to show growth in audio applications such as immersive audio schemes that offer optimal listening experience, intelligent noise reduction in cars or improvements in audio teleconferencing or hearing aids. The development of these applications has a common interest in increasing or improving the number of discrete audio channels, the quality of the audio or the sophistication of the algorithms. This often gives rise to problems of high computational cost, even when using common signal processing algorithms, mainly due to the application of these algorithms to multiple signals with real-time requirements. The field of High Performance Computing (HPC) based on low cost hardware elements is the bridge needed between the computing problems and the real multimedia signals and systems that lead to user's applications. In this sense, the present thesis goes a step further in the development of these systems by using the computational power of General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs) to exploit the inherent parallelism of signal processing for multichannel audio applications. The increase of the computational capacity of the processing devices has been historically linked to the number of transistors in a chip. However, nowadays the improvements in the computational capacity are mainly given by increasing the number of processing units and using parallel processing. The Graphics Processing Units (GPUs), which have now thousands of computing cores, are a representative example. The GPUs were traditionally used to graphic or image processing, but new releases in the GPU programming environments such as CUDA have allowed the use of GPUS for general processing applications. Hence, the use of GPUs is being extended to a wide variety of intensive-computation applications among which audio processing is included. However, the data transactions between the CPU and the GPU and viceversa have questioned the viability of the use of GPUs for audio applications in which real-time interaction between microphones and loudspeakers is required. This is the case of the adaptive filtering applications, where an efficient use of parallel computation in not straightforward. For these reasons, up to the beginning of this thesis, very few publications had dealt with the GPU implementation of real-time acoustic applications based on adaptive filtering. Therefore, this thesis aims to demonstrate that GPUs are totally valid tools to carry out audio applications based on adaptive filtering that require high computational resources. To this end, different adaptive applications in the field of audio processing are studied and performed using GPUs. This manuscript also analyzes and solves possible limitations in each GPU-based implementation both from the acoustic point of view as from the computational point of view.[ES] El campo de procesado de señales de audio ha experimentado un desarrollo importante en los últimos años. Tanto el mercado de consumo como el profesional siguen mostrando un crecimiento en aplicaciones de audio, tales como: los sistemas de audio inmersivo que ofrecen una experiencia de sonido óptima, los sistemas inteligentes de reducción de ruido en coches o las mejoras en sistemas de teleconferencia o en audífonos. El desarrollo de estas aplicaciones tiene un propósito común de aumentar o mejorar el número de canales de audio, la propia calidad del audio o la sofisticación de los algoritmos. Estas mejoras suelen dar lugar a sistemas de alto coste computacional, incluso usando algoritmos comunes de procesado de señal. Esto se debe principalmente a que los algoritmos se suelen aplicar a sistemas multicanales con requerimientos de procesamiento en tiempo real. El campo de la Computación de Alto Rendimiento basado en elementos hardware de bajo coste es el puente necesario entre los problemas de computación y los sistemas multimedia que dan lugar a aplicaciones de usuario. En este sentido, la presente tesis va un paso más allá en el desarrollo de estos sistemas mediante el uso de la potencia de cálculo de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) en aplicaciones de propósito general. Con ello, aprovechamos la inherente capacidad de paralelización que poseen las GPU para procesar señales de audio y obtener aplicaciones de audio multicanal. El aumento de la capacidad computacional de los dispositivos de procesado ha estado vinculado históricamente al número de transistores que había en un chip. Sin embargo, hoy en día, las mejoras en la capacidad computacional se dan principalmente por el aumento del número de unidades de procesado y su uso para el procesado en paralelo. Las GPUs son un ejemplo muy representativo. Hoy en día, las GPUs poseen hasta miles de núcleos de computación. Tradicionalmente, las GPUs se han utilizado para el procesado de gráficos o imágenes. Sin embargo, la aparición de entornos sencillos de programación GPU, como por ejemplo CUDA, han permitido el uso de las GPU para aplicaciones de procesado general. De ese modo, el uso de las GPU se ha extendido a una amplia variedad de aplicaciones que requieren cálculo intensivo. Entre esta gama de aplicaciones, se incluye el procesado de señales de audio. No obstante, las transferencias de datos entre la CPU y la GPU y viceversa pusieron en duda la viabilidad de las GPUs para aplicaciones de audio en las que se requiere una interacción en tiempo real entre micrófonos y altavoces. Este es el caso de las aplicaciones basadas en filtrado adaptativo, donde el uso eficiente de la computación en paralelo no es sencillo. Por estas razones, hasta el comienzo de esta tesis, había muy pocas publicaciones que utilizaran la GPU para implementaciones en tiempo real de aplicaciones acústicas basadas en filtrado adaptativo. A pesar de todo, esta tesis pretende demostrar que las GPU son herramientas totalmente válidas para llevar a cabo aplicaciones de audio basadas en filtrado adaptativo que requieran elevados recursos computacionales. Con este fin, la presente tesis ha estudiado y desarrollado varias aplicaciones adaptativas de procesado de audio utilizando una GPU como procesador. Además, también analiza y resuelve las posibles limitaciones de cada aplicación tanto desde el punto de vista acústico como desde el punto de vista computacional.[CA] El camp del processament de senyals d'àudio ha experimentat un desenvolupament important als últims anys. Tant el mercat de consum com el professional segueixen mostrant un creixement en aplicacions d'àudio, com ara: els sistemes d'àudio immersiu que ofereixen una experiència de so òptima, els sistemes intel·ligents de reducció de soroll en els cotxes o les millores en sistemes de teleconferència o en audiòfons. El desenvolupament d'aquestes aplicacions té un propòsit comú d'augmentar o millorar el nombre de canals d'àudio, la pròpia qualitat de l'àudio o la sofisticació dels algorismes que s'utilitzen. Això, sovint dóna lloc a sistemes d'alt cost computacional, fins i tot quan es fan servir algorismes comuns de processat de senyal. Això es deu principalment al fet que els algorismes se solen aplicar a sistemes multicanals amb requeriments de processat en temps real. El camp de la Computació d'Alt Rendiment basat en elements hardware de baix cost és el pont necessari entre els problemes de computació i els sistemes multimèdia que donen lloc a aplicacions d'usuari. En aquest sentit, aquesta tesi va un pas més enllà en el desenvolupament d'aquests sistemes mitjançant l'ús de la potència de càlcul de les Unitats de Processament Gràfic (GPU) en aplicacions de propòsit general. Amb això, s'aprofita la inherent capacitat de paral·lelització que posseeixen les GPUs per processar senyals d'àudio i obtenir aplicacions d'àudio multicanal. L'augment de la capacitat computacional dels dispositius de processat ha estat històricament vinculada al nombre de transistors que hi havia en un xip. No obstant, avui en dia, les millores en la capacitat computacional es donen principalment per l'augment del nombre d'unitats de processat i el seu ús per al processament en paral·lel. Un exemple molt representatiu són les GPU, que avui en dia posseeixen milers de nuclis de computació. Tradicionalment, les GPUs s'han utilitzat per al processat de gràfics o imatges. No obstant, l'aparició d'entorns senzills de programació de la GPU com és CUDA, han permès l'ús de les GPUs per a aplicacions de processat general. D'aquesta manera, l'ús de les GPUs s'ha estès a una àmplia varietat d'aplicacions que requereixen càlcul intensiu. Entre aquesta gamma d'aplicacions, s'inclou el processat de senyals d'àudio. No obstant, les transferències de dades entre la CPU i la GPU i viceversa van posar en dubte la viabilitat de les GPUs per a aplicacions d'àudio en què es requereix la interacció en temps real de micròfons i altaveus. Aquest és el cas de les aplicacions basades en filtrat adaptatiu, on l'ús eficient de la computació en paral·lel no és senzilla. Per aquestes raons, fins al començament d'aquesta tesi, hi havia molt poques publicacions que utilitzessin la GPU per implementar en temps real aplicacions acústiques basades en filtrat adaptatiu. Malgrat tot, aquesta tesi pretén demostrar que les GPU són eines totalment vàlides per dur a terme aplicacions d'àudio basades en filtrat adaptatiu que requereixen alts recursos computacionals. Amb aquesta finalitat, en la present tesi s'han estudiat i desenvolupat diverses aplicacions adaptatives de processament d'àudio utilitzant una GPU com a processador. A més, aquest manuscrit també analitza i resol les possibles limitacions de cada aplicació, tant des del punt de vista acústic, com des del punt de vista computacional.Lorente Giner, J. (2015). Adaptive signal processing for multichannel sound using high performance computing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/58427TESI