Geri Dön

Duygu sınıflandırma probleminde öznitelik şeçim algoritmaları kullanarak özniteliklerin sınıf ayırt edebilme kabiliyetinin iyileştirilmesi

Improving discriminative power of speech related features using feature selection algoritms in emotion detection

PDF İndir

  1. Tez No: 222799
  2. Yazar: GÖKHAN POLAT
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HALİS ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Duygu tespiti, İnsan ? bilgisayar etkileşimi, Ses, Öznitelik seçimi, Sınıflandırma algoritmaları, MFCC, LPC, Alt-band enerji, Temel frekans, MLP, KNN, RBF, SVM, Emotion detection, Human ? computer interaction, Speech, Feature selection, Classifiers, MFCC, LPC, Sub-band energy, Pitch, MLP, KNN, RBF, SVM
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Bu çalışma, Niğde Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümünde Yüksek Lisans tezi olarak hazırlanmıştır. Bu tez çalışmasında, ses öznitelikleri kullanılarak duygu tespit probleminin çözümünün performansını arttırmak için sınıflandırma algoritmaları ve öznitelik seçim algoritmaları ile yapılan çalışmalar anlatılmaktadır. Bu çalışmada dört farklı öznitelik seçim algoritması, duygu sınıflandırma problemi için yeni bir öznitelik seçim yaklaşımı çerçevesin de kullanarak özniteliklerinin sınıf ayırt edebilme kabiliyeti iyileştirilmiştir. Bu öznitelik seçim yaklaşımın da ana fikir, çoklu sınıflandırma problemi olan duygu tespit problemini ikili sınıflandırma problemleri haline dönüştürerek, öznitelik seçim algoritmalarını bu ikili sınıflandırma problemleri üzerine uygulanmasıdır.

Özet (Çeviri)

This work is prepared for master degree thesis in Niğde University, Department of Electrical and Electronics Engineering. In this thesis, emotion detection by using speech features is the main topic and variable feature selection algorithm and classifiers are used for improving performance of the emotion detection problem. In this work, four different feature selection algorithms are used with new feature selection framework for improving discriminative power of speech related features in emotion detection problem. This new approach for feature selection is based on transform multi-class problem into binary problems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    895348

    Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators

    Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi

    MAHMUT SAMİ SİVRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  2. Tez No

    511691

    Comparison of feature selection and extraction methods and active learning in voice based emotion recognition systems

    Ses duygu tanıma sistemlerinde aktif öğrenme ve öznitelik seçme ve çıkarma yöntemlerinin karşılaştırılması

    TOLGA ATALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  3. Tez No

    349839

    Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması

    Facial expression recognition from static images

    BİLGE SÜHEYLA AKKOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Tez No

    760166

    Comparing audio features for speech emotion recognition using machine learning algorithms

    Konuşmadan duygu çıkarımı için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak ses özelliklerinin karşılaştırılması

    FATMA GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiMEF ÜNİVERSİTESİ

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR

  5. Tez No

    459413

    Facial expression recognition in the wild using improved trajectories and fisher vector encoding

    İyileştirmiş izlek ve fisher vektörü kodlaması ile zor şartlar altında yüz ifadesi tanıma

    SADAF AFSHARSAVOJBOLAGHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH

Geri Dön