Geri Dön

Automatic detection of attachment style in married couples through conversation analysis

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 665680
  2. Yazar: TUĞÇE MELİKE KOÇAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK DEMİROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu tezde, romantik çift etkileşiminde davranışsal sinyal işlemenin yeni yönlerini sunuyoruz. Konuşma işleme tekniklerini kullanarak çift etkileşimlerinin analizi, otomatik ilişki kalitesi değerlendirmesi ve davranış tahmini gibi zorluklar ortaya çıkaran, giderek daha aktif bir çok disiplinli alandır. Burada, yeni evli (1-15 ay) çiftlerin etkileşimlerini kullanarak bağlanma stilini tahmin etmeye odaklandık. Bağlanma stilinin değerlendirilmesi evlilikteki mutluluğu tahmin etmede kullanılabilir. Mel frequency cepstral coefficients (MFCCs) ve pitch gibi daha geleneksel akustik özelliklere ek olarak, son teknoloji konuşmacı doğrulama sistemlerinde kullanılan i-vektörleri kullandık. Deneysel sonuçlar, i-vektörlerin gerçekten de diğer spectral ve prosodic özelliklere tamamlayıcı olduğunu ve birlikte kullanıldıklarında performansı önemli ölçüde artırdıklarını göstermektedir. Ancak metinden çıkarılan duyarlılık özellikleri performansı iyileştirmedi. Score ve feature füzyon algoritmaları ile benzer sonuçlar elde edildi. Dahası, score füzyonda çiftler birbirlerini daha uzun süre tanıdıklarında, kimin konusu olduğuna bakılmaksızın farklı konuşmalardaki yapılan tahminlerin daha tutarlı olduğunu bulduk. Buna ek olarak insanların bağlanma stilinin 2,5 yıl boyunca değişmediğini gözlemledik ki bu da psikolojideki ilişki literatürüne uygundur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we present novel aspects of behavioral signal processing in couple interaction. Analysis of couple interactions using speech processing techniques is an increasingly active multi-disciplinary field that poses challenges such as automatic relationship quality assessment and behavior prediction. Here, we focused on the prediction of attachment style using interactions of recently married (1-15 months) couples. In addition to the more traditional acoustic features such as mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and pitch, we used i-vectors which are the features used in the state-of-the-art speaker verification systems. Experimental results show that i-vectors are indeed complementary to the other spectral and prosodic features and they boost the performance when used together. Sentiment features that were extracted from text, however, did not improve the performance. Similar results are obtained with score and feature fusion algorithms. However, we have found that score fusion's predictions were more consistent when couples have known each other for a longer period of time and that the participants' attachment styles did not change over the 2.5 years.

Benzer Tezler

  1. Design, analysis, simulation and optimization of a MEMS Lorentz force magnetic field sensor for biosensing of biowarfare agents

    Biyolojik savaş ajanlarının tespit uygulamaları için Lorentz kuvveti temelli manyetik alan sensörünün tasarımı, analizi, simülasyon ve optimizasyonu

    EMİNE RUMEYSA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  2. Suda çözünür kuaterner amin türevli tetra sübstitüe metalli ftalosiyaninlerin sentezi

    Synthesis of water-soluble tetra substituted metallophthalocyanines derived with quaternary amine

    BETÜL HİKMETUMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESİN HAMURYUDAN

  3. Automated analysis approach for the detection of high survivable ransomwares

    Sinsi fidye yazılımlarının tespiti için otomatik analiz yaklaşımı

    YAHYE ABUKAR AHMED AHMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER

    DR. SHAMSUL HUDA

  4. Techniques for assisting users in making security decisions

    Başlık çevirisi yok

    SEVTAP DUMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgi ve Belge YönetimiNortheastern University

    DR. ENGİN KİRDA