Derinlikli öğrenme kullanılarak konuşmadan uykululuk/uykusuzluk tespiti
Sleepiness detection from voice by using deep learning
- Tez No: 363568
- Danışmanlar: PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Boltzmann makinesi, Ses işleme, Boltzmann machine, Speech processing
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında problem olarak ele alınan, konuşmadan uykululuk / uykusuzluk tespiti; insan sesininin probleme uygun özniteliklerinin elde edilerek makinalara öğretilmesi ve öğrenme sonucunda yeni bir örnek geldiğinde konuşmacının uykulu ya da uykusuz durumlarından hangisinde olduğuna karar verilmesi problemidir. Problem, ses işaret işleme ve örüntü tanıma kapsamında iki ana başlıkta incelenerek çözüme gidilmiştir: ses özniteliklerinin elde edilmesi ve konuşmacının durumunun modellenerek sınıflandırılması. Tez çalışmasında, konuşmacının durumunu belirlemek için öncelikle geliştirilen istatistiksel modelin eğitilmesi ve eğitim sonucunda tasarlanan sınıflandırıcının kullanılarak yeni gözlenen ses örneklerinden konuşmacının durumuna karar verilmesi için derinlikli öğrenme kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the aim is to detect sleeepines with nine perceptually masked prosodic features trained and classified by Deep Learning algorithms.The problem of sleepiness detection is evaluated in two parts. In the first part proper features of human voice are extracted to teach machines. In the second part proper features are leaned to model the structure with the aim of classification of records. The classification results determine the state of the speaker in terms of sleepiness.
Benzer Tezler
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction
İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma
MUSTAFA SEDDIQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Aktif öğrenme teknikleri kullanılarak yapılan analitik ezber uygulamasının keman öğrencilerinin performans başarısı ve kaygısına etkisi
The effect of analytical memorisation practice using active learning techniques on violin students' performance achievement and anxiety
MEVLİD EREN ÇIRAK
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM DÜZBASTILAR
- Etkinlik yoluyla öğrenme teorisi bağlamında 5. sınıf öğrencilerinin kesirler konusundaki soyutlama süreçleri ve niceliksel muhakeme gelişimleri
Development of fifth grade students' abstraction processes and quantitative reasining within the context of learning through activitiy theory
GÜLER GÖRGÜN
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK TANIŞLI
- İnsan uzuvlarındaki eklem momentlerinin derin öğrenme yöntemiyle video görüntüleri üzerinden tahmini
Estimation of joint moments in human limbs through video images with deep learning method
SÜLEYMAN AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM SERBEST