Geri Dön

Doğrusal tahmini kodlama yöntemi kullanılarak trafikteki uyarıcı seslerin tespiti

Detecting of warning sounds in the traffic using linear predictive coding method

PDF İndir

  1. Tez No: 576531
  2. Yazar: CANSU AKYÜREK ANACUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Engelli bireylerin hayata katılımını sağlamak veya artırmak önemli bir sosyal konudur. Bu bağlamda, ambulans, itfaiye ve polis aracı gibi geçiş önceliği olan araçların sirenleri ve uyarı sinyallerinin tespit edilmesi işitme engellilerin trafikte daha rahat araç kullanmalarını sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında bu tür uyarı seslerinin tanınması ve ses yönünün tespiti amaçlanmıştır. Trafikteki ambulans, polis, itfaiye gibi araçların siren sesleri uygulama için pozitif örnekler olarak nitelendirilmiştir. Müzik, trafik gürültüsü gibi sesler ise negatif sesler olarak nitelendirilip bir veri seti oluşturulmuştur. Ses sinyalleri sayısal verilere dönüştürülerek Doğrusal Tahmini Kodlama ile verinin içindeki sesi yansıtmayan nitelikler atılıp sesi en iyi yansıtan nitelikler belirlenmiştir. Temel bileşen analizi yöntemi kullanılarak veriyi en iyi temsil eden, anlamlı nitelikler çıkartılarak Destek Vektör Makineleri algoritmasıyla sınıflandırılmıştır. Ses tanıma ile ilgili model oluşturulduktan sonra yeni ses kayıtları yapılarak model test edilmiştir. Uyarıcı ses olduğu tespit edilen ses için kullanıcıya sesin yönüyle ilgili bilgi verilmesi sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Providing attendance of disabled persons into life and increasing it is an important social issue. In this context detecting sirens and sounds of those vehicles which have priority of way in traffic such as ambulance, fire-fighting vehicle and police car will enable to hearing disabled people to drive more comfortably. Recognising such warning sounds and detecting their direction have been aimed in this thesis. Sirens of ambulance, police car and fire-fighting vehicle in traffic have been classified as positive samples for application. Noises such as music and traffic noises have been classified as negative. Linear Predictive Coding has been made up by converting sound signals into digital data and qualities that reflect the sound in the best way has been determined by removing the qualities that do not reflect the sound in the data. By using principal component analysis method, meaningful and those qualities that represent the data in the best way have been classified by Support Vector Machine Algorithm. After creating model about sound detection, model has been tested by performing new sound records. For the sound which has been detected to be warning sound, information about the sound direction has been given to user.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Tez No

    450911

    Dissimilarity based multiple instance learning using dictionary ensembles

    Sözlük toplulukları kullanılarak farklılık tabanlı çoklu örnek öğrenme

    NAZANIN MOARREF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  3. Tez No

    894340

    Profiling developers to predict vulnerable code changes

    Güvenlik açığı kod değişikliklerini öngörmek için geliştiricilerin profilini oluşturma

    TUĞÇE COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

  4. Tez No

    687003

    Array processing and optimization techniques of beamforming and resource allocation for enhanced spectral efficiency in 5g and beyond systems

    5g ve ötesı sıstemlerının hüzmeleme ve spektral verımlılığının vektör íşleme ve optımızasyon ıle gerçekleştırılmesı

    NANN WIN MOE THET NANN WIN MOE THET

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR

  5. Tez No

    759996

    Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

Geri Dön