การกำจัดเสียงสะท้อนของระบบเสียงสเตอริโอภายในห้อง โดยโครงข่ายประสาทเทียมแบบการเรียนรู้ด้วยตนเอง

Abstract

วัตถุประสงค์ของโครงงานวิศวกรรมนี้ คือ การกำจัดเสียงสะท้อนในระบบสเตอริโอที่เกิดขึ้นภายในห้อง โดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบการเรียนรู้ด้วยตนเอง สัญญาณเสียงพูดและสัญญาณ เสียงเพลงที่ได้จากการบันทึกจะถูกนำมาเป็นอินพุตให้กับโครงข่าย และจะถูกสุ่มออกมาประมาณ 40,000 ตัวอย่าง จากนั้นจะนำสัญญาณเสียงนี้ผ่านเข้าสู่กระบวนการฝึกสอนด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบการเรียนรู้ด้วยตนเอง จนกระทั่งสัญญาณเสียงที่ผ่านตัวกรองมีค่าความผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยต่ำกว่า 0.001 จากผลการทดลองที่ได้แสดงให้เห็นแล้วว่า โครงข่ายประสาทเทียมแบบการเรียนรู้ด้วยตนเอง สามารถกำจัดเสียงสะท้อนระบบสเตอริโอที่เกิดขึ้นภายในห้องได้จริง และทำให้สัญญาณเสียงที่ได้ มีความชัดเจนกว่าเสียงเดิม

The objective of this engineering project is to get rid of stereo echo cancellation in the rooms that is to use the self-organizing map neural networks. The recorded speech signal and sound of music are introduced to the input of this self-organizing map neural networks. Additional, these recorded sound signal are separated about 40,000 samples then the signal brings to the training procedure with self-organizing map neural networks which has been until the mean square error (MSE) less than 0.001. The simulation results are indicated that the self-organizing map neural networks can cancel the stereo echo in the rooms and has more efficiency sound.