Geri Dön

Konuşmacı tanımada makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımı

Use of machine learning techniques in speaker recognition

  1. Tez No: 468177
  2. Yazar: ARMAĞAN KARABİNA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDAL KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bir konuşma yapıldığında iletilen, yalnızca konuşmacının ağzından çıkan anlamlı kelimeler bütününden oluşmuş bir mesaj değildir. Ses, konuşmacının yaş, cinsiyet, boy, kilo, ırk, fiziksel ve zihinsel özelliklerinden izler taşır. Bu özelliklerin otomatik tahmini çağrı merkezleri, e-ticaret ile meşgul kurumlar ve adli makamlar başta olmak üzere önemli uygulama alanlarına sahiptir. Bu tez çalışması kapsamında, otomatik konuşmacı tanıma çalışmalarında kullanılması amacı ile yeni bir veri seti oluşturulmuştur. TIMIT veri seti ve tez kapsamında oluşturulan veri seti üzerinde derin öğrenme ağının da dahil edildiği bir dizi yapay zeka tekniği ile konuşmacıların cinsiyet, yaş, boy ve kilolarının tahmini sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Whenever an utterance is spoken, convoyed is not only a message that composed etirely meaningfull words from speaker's mouth. The voice tracks the age, gender, height, weight, race, physical and mental characteristics of the speaker. Automatic prediction of these characteristics have important application areas, including call centers, e-commerce-busy agencies and judicial authorities. Within the scope of this thesis study, a new data set was created with the aim of being used in automatic speaker recognition studies. Speakers' sex, age, height and weight estimation is provided by a set of machine learning techniques included deep neural network on the TIMIT data set and the data set created within the thesis.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme algoritmaları kullanarak bir konuşma tanıma uygulaması

    Speech recognition application using deep learning algorithms

    HARUN KUTUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU

  2. Algısal özet fonksiyonları tabanlı derin öğrenme yöntemleri kullanılarak imgelerin sınıflandırılması

    Classification of images by using deep learning methods based on perceptual hash functions

    FATİH ÖZYURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN AVCI

  3. Diller için Avrupa ortak öneriler çerçevesinde temel düzeyde Çerkezce öğretim programı

    Basic level circassian language program using common european framework of referance for languages

    MUHAMMET ALİ ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimDüzce Üniversitesi

    Kafkas Dilleri ve Kültürleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUSANA SHKHALAKOVA

  4. EEG işaretlerinden duygu kestirimi

    Emotion estimation from EEG signals

    SÜHEYLA SİNEM UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyomühendislikMustafa Kemal Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR YILDIRIM

  5. Tandem approach for information fusion in audio visual speech recognition

    Görsel-işitsel konuşma tanımada ardışık veri kaynaştırma yaklaşımı

    HARUN KARABALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN