Geri Dön

Environmental sound recognition with various feature extraction and classification techniques

Öznitelik çıkartma ve sınıflandırma tekniklerini kıyaslayarak çevresel ses tanıma

  1. Tez No: 597257
  2. Yazar: YASEMİNHAN ARPACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 34

Özet

Bu tezde, çevresel ses tanıma amaçlı“Öznitelik Çıkartma ve Sınıflandırma Metotları”önerilmektedir. Çevresel ses tanıma çalışması, son yıllarda popüler bir konu haline gelmiştir. Geçtiğimiz on yılda, çevresel ses tanıma alanı ile ilgili araştırmalar hızlandı. Çevresel ses tanıma, akıllı bilgisayar sistemleri ve robotlar için önemli bir role sahiptir. Bu araştırmada, çevresel sesleri tanımaya yönelik çeşitli öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma tekniklerini kullanılarak, bu teknikler üzerinden kıyaslamalar yapılarak en verimli şekilde ses tanıma yapılma amaçlanmıştır. Araştırma üç kısmı içeriyor, bunlar: temel çevresel ses tanıma, öznitelik çıkarma teknikleri, sınıflandırma teknikleri ve seçilen tekniklerin performans karşılaştırması. Son olarak, ESR alanındaki sonuca yönelik açıklamalar ve gelecekteki araştırma ve geliştirme eğilimleri verilecektir.

Özet (Çeviri)

This thesis proposes“An Environmental Sound Recognition with various feature extraction and classification techniques”for environmental sound recognition. Study in Environmental Sound Recognition (ESR) has taken attention in recent years. In the past decade, research on the Environmental Sound Recognition (ESR) area has accelerated. ESR has important role on intelligent computer systems and robots for the purpose of identification, recognition and discrimination. In this survey, I will put forward a survey on which various feature extraction and classification techniques is better to recognize environmental sounds. Survey includes these parts: environmental sound recognition system processing, feature extraction techniques, classification techniques, and performance comparison of selected techniques. At long last, finishing up comments and future innovative work slants in the ESR field will be given.

Benzer Tezler

  1. Deep neural networks algorithms for acoustic drone detection

    Akustik drone tespiti için derin sinir ağları algoritmaları

    HUSSAM KANAAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  2. Ego noise estimation for robot audition

    Başlık çevirisi yok

    GÖKHAN İNCE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Makine MühendisliğiTokyo Institute of Technology

    PROF. JUNİCHİ IMURA

  3. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  4. Interregional Relations: Perspectives on the Summit of South American-Arab Countries 'New' patterns of engagement

    Bölgelerarasi ilişkiler: Güney Amerika - Arap Ülkeleri zirvesindeki 'Yeni' angajman yapısı perspektifleri

    MARSHA MARİE HALL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Ortadoğu Araştırmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİHA BENLİ ALTUNIŞIK

    DOÇ. DR. DERYA GÖÇER AKDER

  5. Ses analizinde akustik parametrelerin tespiti ve anksiyete bozukluğunun akustik parametrelerle ilişkisinin araştırılması

    The detection of acoustic parameters in the voice analysis and the investigation of relationship with acoustic parameters of anxiety disorders

    TURGUT ÖZSEVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHARREM DÜĞENCİ