Geri Dön

Hayvan seslerini ayrıştırmak için modifiye edilmiş bir otokodlayıcı mimarisi yaklaşımı

A modified autoencoder architecture approach for separating animal sounds

PDF İndir

  1. Tez No: 606698
  2. Yazar: AHMET SİNAN ÖZBAYGIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
  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: KTO Karatay Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Hayvan davranış bilimi, hayvanların davranışlarını anlamak suretiyle, onları kontrollü ortamlarda tutmak ve evcilleştirmek gibi konularda bize yardımcı olurken, aynı zamanda hayvan türlerini ve canlılığı daha iyi anlamamızı da sağlar. Bu alanlarda yapılan araştırmalarda veriler doğa ortamından toplanabilirken, bazen de kontrollü ortamlarda tutulan hayvanlardan faydalanılmaktadır. Bu alandaki araştırmalarda veri toplama sırasında hayvan sesleri karışık şekilde kaydedildiğinde, bunları ayırarak analiz etmek gerekmektedir. Hayvan sesleriyle oluşan kokteyl partisi problemi için derin sinir ağlarından ve derin öğrenme metodolojisinden faydalanarak yeni bir çözüm önerisi sunmaktayız. Bu tezde derin öğrenmede sıkça kullanılan otokodlayıcı mimarisini değiştirerek yeni bir derin öğrenme mimarisi oluşturduk. Bu mimariyi kullanarak hayvan seslerini birbirinden ayırdık. Getirdiğimiz yakaşımın performansını değerlendirdik.

Özet (Çeviri)

Animal behavioural science aids us to understand animal species and their life styles, while helping us in tasks like keeping them in controlled environments or taming them. While data can be collected from natural environment on researches at these fields, sometimes animals that are being held at controlled environments can be benefited from. For researches at these fields related to animal behavioural science, on many occasions, animal sounds are being recorded as mixture of animal and environmental sounds while collecting data. These sounds need to be first separated and then analyzed. For this cocktail party problem consisting animal sounds, we present a new solution proposal that benefits from deep neural networks and deep learning methodology. In this paper, we created a new deep learning architecture by modifying auto-encoder architecture, being widely used in deep learning research. Using this architecture we separated animal sounds from each other. We evaluated performance of the approach we developed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    879078

    Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar

    Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi

    CANSU EREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

    PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH

  2. Tez No

    673525

    Evaluating BFAST algorithm in landsat time series analysisof monitoring deforestation dynamics in coniferousand deciduous forests

    Landsat zaman serisi ile iğne ve geniş yapraklı ormanlardaormansızlaşma dinamiklerinin izlenmesinde BFASTalgoritmasının değerlendirilmesi

    NOOSHIN MASHHADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. UĞUR ALGANCI

  3. Tez No

    464533

    Türkiye'de eğitilebilir zihinsel engelli çocukların özel eğitim müzik derslerinde kullanılabilecek bir bilgisayar destekli müzik ders modülü tasarımı (İstanbul örneği)

    The design of a computer-assisted music lesson module in special education applicable to educable mentally retarded children in turkey (An example of İstanbul)

    GÜNSU YILMA ŞAKALAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAN SAĞER

    PROF. DR. NEZİHE ŞENTÜRK

  4. Tez No

    639167

    Türkiye'de meddahlık ve meddahlar

    Meddah in Turkey and meddahs

    CENK ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Güzel SanatlarKocaeli Üniversitesi

    Sahne Sanatları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERBİL GÖKTAŞ

  5. Tez No

    830664

    Audio classification based on machine learning: Understanding animal behavior through sound

    Makine öğrenimine dayalı ses sınıflandırması: Hayvan davranışını ses yoluyla anlamak

    FURKAN YAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

Geri Dön