@article{article_459695, title={Ses Sinyalinde Gürültü Saptama İçin Özgün Bir Yaklaşım}, journal={European Journal of Engineering and Applied Sciences}, volume={1}, pages={31–38}, year={2018}, author={Çolak, Ramazan and Akdeniz, Rafet}, keywords={Short-time energy,Spectral flatness,Most dominant frequency component,Voice activity detection}, abstract={<p style="text-align:justify;">Ses etkinliği algılama, genelde konuşma tanıma, konuşma sıkıştırma gibi konuşma işleme süreçlerinin başında kullanılan bir uygulamadır. Konuşma sesinin olup olmadığını tespit etmede kullanılır ve buna göre uygulamanın devamına yön verir. Sesin varlığını tespit etmede kullanılan belli başlı özellikler vardır. Kullanılan özelliklerin fazla olması algoritmanın verimliliği ile doğrudan ilişkilidir. Klasik VAD algoritmaları genelde STE kullanılarak oluşturulduğundan, düşük sinyal gürültü oranı değerlerinde çok hassastır, bu yüzden istenilen sonuçları veremeyebilir. Çözümde kullanılan özellikler için gerçek zamanlı sesler kullanarak sesli bölge ve gürültülü bölge ayırt edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada sesin varlığını tespit etmek için STE, periyodiklik ve Spektral düzlük gibi üç özellik kullanılmıştır, kullanılan bu üç özellik ile düşük SNR değerlerinde de istenilen sonuçlar elde edilmiştir. Bu yöntemin, özellikle düşük SNR değerlerinde klasik metotlara göre daha iyi performans elde ettiği gözlemlenmiştir. <br /> </p>}, number={1}, publisher={Tekirdag Namik Kemal University}