Reduce The Noise in Speech Signals Using Wavelet Filtering

 تنخفض قدرة قنوات البيانات غالبا ما بسبب الضوضاء وتشوه الإشارات المرسلة . يستخدم تخفيض الضوضاء في مجالات  مختلفة (حيث لا يمكن عزل الإشارات المرسلة من الضوضاء والتشويه): في التعرف على الكلام ومعالجة الصور وأنظمة الاتصالات المتنقلة ومعالجة الإشارات الطبية والأنظمة الراديوية والرادارية وما إلى ذلك. توضح هذه الورقة مشكلة وجود ضوضاء في إشارات الكلام. ويتم النظر في نموذج ضوضاء غوسية بيضاء مضافة وإضافته إلى إشارة الكلام - نمذجة عملية الضوضاء. حيث تم   دراسة الميزات الاساسية للمويجات المستخدمة لتقليل الضوضاء. وتم النظر في الخوارزمية الاساسية لعميلة  ازالة الضوضاء باستخدام تقنيات تحليل المويجات. تم بناء التنفيذ العملي للحد من الضوضاء. تم رسم الاشارة الاصلية والاشاره المشوهة  والاشاره المستخلصه بعد تقليل الضوضاء. تم تحليل نتائج إلغاء الضوضاء باستخدام أسر مختلفة من المويجات، حيث تم رسم الاشكال للصلات المتبادلة بين إشارات الكلام المشوهة والنظيفة.تقليل الضوضاء نفذ باستخدام برنامج ماتلاب.The capacity of the data channels is often reduced due to noise and distortion of the transmitted signals. Noise reduction is used in various areas (where from noise and distortion the transmitted signals cannot be isolated): speech / speaker recognition, image processing, mobile communication systems, medical signal processing, radio and radar systems, etc. This paper illustrates the problem of the presence of noise in speech signals. A model of additive white Gaussian noise is considered and adding it to the speech signal – modeling of noise process. The main features of wavelets, which used in noise reduction, are described. The main algorithm of the noise cancellation process using wavelet analysis techniques is considered. Carried out the practical implementation of noise reduction. The graphs of the original, noisy and cleaned signals are plotted. An analysis of the results of noise cancellation was carried out using different families of wavelets, graphs of the cross correlation of noisy and clean speech signals are plotted. Noise reduction carried out using Matlab programing

ANALISIS APLIKASI SISTEM PENGOLAHAN SUARA SEBAGAI PENGAMAN RUMAH BERBASIS MIKROKONTROLER

The development of digital signal processing methods such as human voice signals is widely used for sound signals identification in security systems for example a home security system. In this study an experiment of home security system was carried out by identifying a test sound compared with the voice in the database. If the identification process was successful, then the microcontroller could work to open the door or vice versa. The sound signal on the database are sample voice signals that has been recorded using speaker recognition. The Confidence Threshold and Strictness Control was set to obtain a specific sound signal in each sample using the wavelet transformation. The test sound signal is the input sound signal which is then compared with the sound signal in the database. The parameters used to analyze the signal were the mean square error (MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR). The test conducted on five samples show a good identification performance for Sample 2 at 50 cm distance with MSE value of 0.000013366 and PSNR value of 48.65 with the results of the house door can be opened. While the MSE value is 0.015653 and the PSNR value of 18.05 dB produced by Sample 2 at 90 cm distance results a door that cannot be opened. At distance more than 80 cm, all samples produced greater value of MSE and the PSNR value become smaller so that the identification process was unsuccessful and the door was not open. Perkembangan metode pengolahan sinyal digital seperti sinyal suara manusia banyak digunakan untuk proses identifikasi sinyal suara untuk sistem pengaman, salah satu contohnya adalah sistem pengaman rumah. Pada penelitian ini dilakukan uji coba sistem pengaman rumah yang dapat mengidentifikasi suara dengan cara membandingkan suara tersebut dengan suara pada database. Apabila proses identifikasi berhasil maka mikrokontroler akan mengirimkan perintah untuk membuka pintu rumah atau sebaliknya. Sinyal suara pada database adalah sinyal suara sampel yang telah direkam menggunakan speaker recognition. Confidence Threshold dan Strictness Control diatur agar diperoleh sinyal suara yang spesifik untuk setiap sampel dengan menggunakan transformasi wavelet. Sinyal suara tes adalah sinyal suara masukan yang kemudian dibandingkan dengan sinyal suara pada database tersebut. Parameter yang digunakan yaitu mean square error (MSE) dan peak signal to noise ratio (PSNR). Pengujian yang dilakukan pada lima sampel menghasilkan kinerja identifikasi yang baik untuk Sampel 2 pada jarak 50 cm dengan nilai MSE sebesar 0,000013366 dan nilai PSNR 48,65 dB dengan hasil pintu rumah dapat terbuka. Sedangkan nilai MSE sebesar 0,015653 dan nilai PSNR sebesar 18,05 dB yang dihasilkan oleh Sampel 2 pada jarak 90 cm menghasilkan pintu tidak dapat terbuka. Pada jarak pengujian lebih dari 80 cm, semua sampel menghasilkan nilai MSE semakin besar dan nilai PSNR semakin kecil sehingga proses identifikasi tidak berhasil dan pintu rumah tidak terbuka