Ses kayıtlarındaki insan seslerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle tanınması ve sınıflandırılması
Recognition and classification of human voices in audio records by machine learning methods
- Tez No: 495146
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ATİLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, iki farklı ses veri seti oluşturularak bu veri tabanları üzerinden metinden bağımsız konuşmacı tanıma uygulaması geliştirilmiştir. Öznitelik vektörü işlemlerine geçmeden önce ses kaydı ön işlemlerden geçirilmiş, sonrasında öznitelik vektörü olarak MFCC katsayıları elde edilmiştir. Sınıflandırma işlemi için makine öğrenmesi yöntemlerinden MLP (Multi Layer Perceptron- Çok Katmanlı Algılayıcı) ağları ve vektör nicemleme algoritması kullanılmıştır. MLP için kullanılacak MFCC (Mel Frekans Cepstrum Coefficients) matrislerinin çok büyük boyutlarda olması nedeniyle PCA uygulanmış ve bu işlemler sonucu oluşan matrisi MLP ağına göndererek sonuçlar gözlenmiştir. Aynı işlemler LBG (Linde, Buzo, Grey Algoritması) algoritması ile oluşan matrisleri MLP ağına göndererek tekrarlanmıştır Uygulanan yöntemler sonucu oluşan sonuçlar incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, two different audio data sets were created and text independent speaker recognition applications were developed on these databases.Before proceeding to the feature vector process, it was subjected to voice recording preprocessing, followed by the MFCC (Mel Frekans Cepstrum Coefficients) coefficients as the feature vector. MLP (Multi Layer Perceptron) networks and vector quantization algorithm are used for machine learning methods for classification. Since MFCC matrices to be used for MLP are very large, PCA (Principal Component Analysis) has been applied and the results have been observed by sending the resulting matrix to the MLP network. The same procedures were repeated by sending the matrices formed by the LBG (Linde,Buzo and Grey Algorithm) algorithm to the MLP network.
Benzer Tezler
- Railway vehicle detection from audio recordings using one-class classification
Tek-sınıf sınıflandırma kullanılarak ses kayıtlarından demiryolu araç tespiti
FAHAD SOHRAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiDOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Seçilen ekstraktif çözgenin etilasetat-etilalkol azeotropik sistemi üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
NAŞİDE FİDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEN ALPAY
- Oditoryumlarda akustik önlemler ve çoklu kullanım
Accoustical precautions and milti purpose usage of auditorums
ÇİĞDEM YÜCEL