Konuşma verisinden duygu durum tespiti
Speech emotion recogniton
- Tez No: 546958
- Danışmanlar: ÖĞR. GÖR. ÖMER ÖZGÜR BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
İnsanın duygusal durumunun değerlendirilmesine yönelik çalışmalar insan-bilgisayar etkileşiminde yaşanan hızlı gelişmeler sonucu önem kazanmıştır. Literatürde duygusal durumun tespit edilmesi için ses, görüntü, beyin dalgaları ve fizyolojik ölçümler gibi farklı veri tipleri üzerinde çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında ses verisi kullanılarak duygusal durum tespitini hedefleyen, Türkçe'ye özgü bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sistemin oluşturulabilmesi için öncelikle çok sayıda konuşmacının bulunduşu kapsamlı bir veri seti hazırlanmıştır. Ses verisinden duygusal durumun tespit edilmesine yönelik çalışmalarda kullanılan ses özellikleri incelenmiş ve bu özelliklerden Türkçe için uygun olanları tespit edilmeye çalışılmıştır. Son olarak sistem içerisinde kullanılacak olan sınıflandırıcının belirlenmesi için çeşitli testler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Detecting emotional state of a human has gained importance due to advances in the human computer interaction. There are several research conducted with different types of data such as audio, video, Electrocardiogram(ECG), and physiological in order to detect emotional state of a human. In this study, we focus on audio based emotion recognition and designed a system specifically for Turkish language. In order to create such a system, we created an audio database that contains a wide selection speakers. After that we surveyed the audio features that were used in audio based emotion recognition systems and applied feature selection methods to select most appropriate ones for the Turkish language. Finally we conducted several tests to determine the most suitable classifier for the task.
Benzer Tezler
- Automatic audio emotion detection based on perceptual features
Algısal öznitelikler kullanarak sesten otomatik duygu durum tanıma
MEHMET CENK SEZGİN
Doktora
İngilizce
2013
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Türkçe doğal dil metinlerinden python programlama dili kodu üretilmesi
Generation of python programming language code from Turkish natural language texts
AYŞEGÜL HATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Türkçe sosyal medya içeriklerinin analizi için sanal asistan tasarımı
Virtual assistant design for analysis of Turkish social media contents
MELTEM UZAVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM CEBECİ
- Affect recognition based on key frame selection from video
Videodan anahtar çerçeve seçimine dayalı duygu tanıma
MEHMET KAYAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Konuşma sinyali ve ses telleri görüntülerinden derin öğrenme tabanlı glotal alan kestirimi
Deep learning based estimation of glottal area from speech and vocal folds images
YAŞAR SAİD DERDİMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY KOÇ