Derin öğrenme ve ses tabanlı duygu tanıma
Deep learning and audio based emotion recognition
- Tez No: 663133
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Duygu, bireyin ruh halinde içsel ve çevresel faktörlerin etkileşiminden doğan kompleks psikofizyolojik bir değişimdir. Duygular, insanların dış dünyayla olan etkileşimlerinde, aldığı kararlarda ve eylemlerinde önemli bir rol oynar. Dolayısıyla duygu tanıma ve yorumlama özellikle insan bilgisayar etkileşimi için önemlidir ve bilgisayarları mantıksal işlem yapan makinelerin ötesine taşımaktadır. Duyguların tespit edilmesinde görsel, işitsel, dokunsal ve diğer biyometrik sinyaller kullanılmaktadır. Bu sinyaller arasında insanlar arasındaki iletişimin en yaygın aracı olan konuşma önemli bir yere sahiptir. Bu durum konuşma tabanlı duygu tanıma uygulamalarının, giderek artan bir ilgiyle ilerletilen bir araştırma alanı olmasına imkân tanımıştır. Bu tez çalışmasında ses işleme tabanlı duygu tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. SAVEE, RML ve RAVDESS olmak üzere 3 farklı veri seti kullanılmıştır. Mevcut ses dosyalarına ön işlem ve özellik çıkarımı uygulandıktan sonra Uzun- Kısa Süreli Bellek Ağları ile sınıflandırılmıştır. Sistemin duygu tanıma doğruluk oranları SAVEE veri seti için %72,13 RML veri seti için %70,35, RAVDESS veri için %68,8 olarak bulunmuştur
Özet (Çeviri)
Emotion is a complex psycho-physiological changes in the mood of an individual arising from the interaction of internal and environmental factors. Emotions play an important role in people's interactions with the outside world, in their decisions and actions. Therefore, emotion recognition and is especially important for human-computer interaction, and it takes computers beyond machines that do logical processing. Visual, auditory, tactile and other biometric signals are used to detect emotions. Among these signals, speech, which is the most common means of communication between people, has an important place. This has enabled speech-based emotion recognition applications to become a field of research that has been developed with increasing interest. In this thesis, voice processing-based emotion recognition application was carried out. Three different data sets are used as SAVEE, RML and RAVDESS. After pre-processing and feature extraction are applied to existing audio files, they are classified with Long Short-Term Memory. The emotion recognition accuracy rates of the system were found 72.13% for the SAVEE data set, 70.35% for the RML data set, and 68.8% for the RAVDESS data.
Benzer Tezler
- Beden dilinden elde edilen mekânsal-zamansal veriler kullanılarak yapay zekâ ile duygu tespiti
Emotion detection using artificial intelligence with spatiotemporal data obtained from body language
ABDULHALIK OĞUZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL
- Yapay zeka yöntemleri kullanarak konuşma duygu tanıma modeli geliştirilmesi
Speech emotion detection model development using artificial intelligence methods
FATMA GÜNEŞ ERİŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN AKBAL
- Veri artırma teknikleri ile iyileştirilmiş çok modlu duygu tanıma sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a multimodal emotion recognition system enhanced by data augmentation techniques
EMRAH DİKBIYIK
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı yüz ifadelerini tanımasistemi
Deep learning and machine learning based facial expressionrecognition system
MUHAMMED KEREM TÜRKEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ AYDIN