Hayvan seslerini ayrıştırmak için modifiye edilmiş bir otokodlayıcı mimarisi yaklaşımı
A modified autoencoder architecture approach for separating animal sounds
- Tez No: 606698
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
- 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: KTO Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Kur'ân'ın anlam farklılaşmasına i'râbın etkisi: Âlûsî tefsiri örneği
Effect of i'rab on the variations of the meaning in the quran: With special references to Âlusi's exegesis
HARUN ABACI
Doktora
Türkçe
2015
DilbilimSakarya ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS EKİN
- Yapılcan köyü Hıdırlık Türbesi tasvirleri
Depictions of the Hıdırlık Tomb in Yapılcan village
BAŞARAN DOĞU GİTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Sanat TarihiPamukkale ÜniversitesiSanat Tarihi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BEYAZIT
- Keramos sunakları
Keramos altars
AYSUN ADIGÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
ArkeolojiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiArkeoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABUZER KIZIL
- Hayvan motifli Uygur halk masallarının linguistik ve metinbilimsel analizi: Gramer - metin - aktarma - tahlil
The analyze of linguistics and text of Uyghur traditional tales, ornamented with animal motifs
BAYRAM BİLİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
DilbilimMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiÇağdaş Türk Lehçeleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EKREM AYAN
- Ratlarda iyonlaştırıcı radyasyonun neden olduğu oksidatif hasara karşı melatonin ve amifostinin koruyucu etkisi
Melatonın and amıfostıne protectıve effects agaınst ıonızıng radıatıon-ınduced oxıdatıve damage ın rats
SUAT ÇAKINA