An approach based on sound classification to predict soundscape perception through machine learning
Makine öğrenimi yoluyla işitsel peyzaj algısnın tahmini için ses sınıflandırmasına dayalı bir yaklaşım
- Tez No: 682840
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMİHA YILMAZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İç Mimari ve Dekorasyon, Interior Design and Decoration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
Bir seri ISO standardı ve gün geçtikçe artmakta olan yayınlar, işitsel peyzajın kavram, veri toplama ve veri analizi yöntemleri üzerine odaklanmaktadır. Ancak literatürde tahmin yöntemlerine henüz rastlanılmamaktadır. İşitsel peyzajda kullanılmak üzere ses içerikleri belirlenerek ve bunların bireyin algısal tepkeleri ile korelasyonu yapılarak, bir tahmin yöntemi geliştirmek için makina öğrenme yöntemlerinin kullanılabileceğini öngörmekteyiz. Bu sebeple, bu tezin amacı işitsel peyzajların ses içeriklerinin analiz edecek makine öğrenimi tabanlı bir ses sınıflandırması metodu belirleyip, bunu kullanarak ses içeriği ve işitsel peyzajın algılanması arasındaki ilişkileri belirlenmesidir. Araştırmada, müzelerdeki işitsel peyzaja odaklandık. Bu çalışmanın metodolojisi iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde evrişimli sinir ağılarını (Convolutional Neural Networks-CNN ) kullanarak işitsel peyzajların ses içeriklerini sınıflandırdık. Sınırlandırmaları sebebiyle, bu sınıflandırmayı yaparken, , normalde kullanılan çevresel ses sınıflandırması yöntemlerinden farklı bir yaklaşım kullandık. Sınıflandırmaları yaparken, eğitim verileri için müzik enstrümanlarından oluşan bir veri seti kullandık ve yapay sinir ağını (Artificial Neural Network-ANN) bu tür bir göreve uygun olacak şekilde optimize ettik. Evrişimli sinir ağı (CNN), ses içeriklerini her bir ses kaydının spektral özelliklerinin, eğitim verilerindeki müzik enstrümanlarıyla benzerliklerine göre oransal olarak sınıflandırdı. İkinci bölümde ise, bireylerin farklı müzelerin ses ortamlarına verdikleri hissi tepkileri ölçmek için çevrimiçi bir işitsel peyzaj algısı araştırması yürüttük. Burada ayrıca bireylerin ses ortamlarını nasıl algılayacaklarını öngörecek bir İleri Beslemeli Sinir Ağı (Feedforward Neural Network-FFNN) modeli geliştirdik. Bu model, ses sınıflandırması modelinin çıktısı olan ses içerikleriyle ilgili verileri ve işitsel peyzaj algısı verilerini kullanarak ses ortamının algılanan hissi kalitesiyle ilgili bir öngörü hesapladı. Son olarak, tahmin modelinde kullandığımız farklı değişkenlerin arasındaki ilişkileri daha somut şekilde yansıtacak istatistik analizleri yaparak tezi tamamladık.
Özet (Çeviri)
A growing amount of literature and a series of ISO standards focus on concept, data collection, and data analysis methods of soundscapes. Yet, this field of research still lacks predictive models. We hypothesize that machine learning methods can be used to develop a predictive model by identifying the audio content of soundscapes and correlating it with individuals' perceived affective response to the soundscapes. Therefore, this research aims to identify machine learning-based sound classification methods for analyzing the audio content of soundscapes and using its output in a second model for evaluating the association between the audio content and perception of the soundscape. We focused on museum soundscapes to conduct our research. The methodology of this thesis is divided into two parts. For the first part, we used Convolutional Neural Networks for classifying the audio content of the soundscape. Due to their limitations, we used a different approach rather than the typical environmental sound classification methods. We used musical instruments for the training dataset and optimized the neural network for this type of task. The convolutional neural network classified the audio content of the soundscapes based on their similarities to the musical instruments of the dataset. We conducted an online soundscape perception survey to measure participants' affective responses to different museum soundscapes for the second part. To predict individuals' perception of soundscapes, we developed a feedforward neural network model. This model used the audio content output from the sound classification model and the soundscape survey data to predict the perceived affective quality of soundscapes. We concluded the thesis by conducting statistical analyses to explore the association between the variable used in the predictive model.
Benzer Tezler
- Demiryolu hemzemin geçitlerinde emniyet değerlendirmesi: Türkiye için örnek bir model oluşturma
Safety assessment at railway level crossings: Developing a sample model for Turkey
GÖKHAN BAYAZIT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ADEM FAİK İYİNAM
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- Modlar arası transfer öğrenimi ile ses sinyallerinden duygu tanıma
Emotion recognition from audio signals with cross-modal transfer learning
FAHREDDİN RAŞİT KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Ses yalıtım ve maliyet performansına bağlı duvar tipi seçimi için bir yaklaşım
An approach for wall type selection based on sound insulation and cost performance
BİLGE ŞAN ÖZBİLEN