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: Belirtilmemiş.

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. Spoken infobot design

    Konuşan bilgi botu tasarımı

    RAMAZAN GÖKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

  2. Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing

    Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması

    AHMET EMİN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Automatic detection of clusters and switches in turkish semantic verbal fluency data

    Türkçe semantik sözel akıcılık verilerinde kümelerin ve anahtarların otomatik tespiti

    RABİA YAŞA KOŞTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe Unıversıty Of Edınburgh

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MARIA K. WOLTERS

  5. Hybrid deep multi-criteria recommender system model

    Hibrit derin çok kriterli öneri sistemi modeli

    ABDULRAHMAN ALNAHHAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU