@article{article_441766, title={MÜZİK İŞARETLERİN TEK KANAL KÖR KAYNAK AYRIŞTIRMA İLE AYRIŞTIRILMASI}, journal={Engineering Sciences}, volume={14}, pages={26–38}, year={2019}, author={Çelik, Hüsamettin and Ilgın, Fatih Yavuz and Sevim, Yusuf}, keywords={Blind Source Separation,Cocktail Party Problem,Non-Negative Matrix Factorization,Continuous Wavelet Transform}, abstract={<p style="margin:0px 0px 10.66px;text-align:justify;text-indent:42.55pt;"> <span style="font-size:14px;line-height:107%;font-family:’Courier New’;color:rgb(34,34,34);">Kör kaynak ayrıştırma, birden fazla sinyalin
karışımını içeren bir veri kümesinden bu karışımı oluşturan her bir kaynağın
tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu işlemin kör olarak adlandırılması
kaynaklar hakkında hiçbir ek bilgi olmadığını belirtmektedir. </span> <span style="font-size:14px;line-height:107%;font-family:’Courier New’;color:#FF0000;">  </span> <span style="font-size:14px;line-height:107%;font-family:’Courier New’;color:rgb(34,34,34);">Kör
kaynak ayrıştırma da tahmin edilecek sinyal sayısı kadar karışım sinyali
varken, tek kanal kör kaynak ayrıştırma işleminde sadece bir karışım sinyali
olduğundan kaynakların tahmini maliyetli bir işlemdir. Bahsedilen bu yöntemle
herhangi bir işarete eklenmiş istenmeyen bir gürültü kaynak işaretinden
ayrıştırılabilir. Benzer şekilde bu çalışmada olduğu gibi tek bir mikrofonla
kaydedilmiş 2 farklı enstrümantal işaret kaynağı birbirinden ayrıştırılabilir.
Yapılan bu çalışmada sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak negatif olmayan
matris ayrıştırma ile tek kanallı olarak kaydedilen iki işaret birbirinden
ayrıştırılmıştır. Önerilen yöntemin başarım analizini değerlendirmek için sonuçlar
işaret gürültü oranı ve işaret bozulma oranı cinsinden
değerlendirilmiştir.  </span> <br /> </p>}, number={1}, publisher={E-Journal of New World Sciences Academy}