Audio detection using machine learning & transfer learning models
Makine öğrenmesi ve transfer öğrenimi kullanılarak ses tanıma
- Tez No: 704061
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN DAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 39
Özet
Bu çalışmada çevre seslerinden oluşan ESC-50 ve ESC-10 veri seti, çeşitli makine öğrenmesi, transfer öğrenme altyapısı ve farklı öznitelik çıkarımı yöntemleri kullanarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. K-NN, SVM, Rastgele Orman makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Farklı öznitelik çıkarım algoritmaları kullanılarak, bu veri seti için makine öğrenmesi algoritmalarında farklı sonuçlar elde edilmiştir. Bu yaklaşımda SVM algoritmasın gözle görülür bir şekilde performansının attığı gözlemlenmiştir. Klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile elde edilen en iyi doğruluk puanları ESC-50 için %42,15 ve ESC-10 için %77,7'dir. Buna ek olarak, makine öğrenmesi modellerinden daha başarılı sonuçlar elde eden, omurga olarak önceden eğitilmiş bir ResNet sinir ağı ile deneyler yapılmıştır. Yapılan deneylerde, literatürdeki temel makine öğrenmesi algoritmalarından ve literatürdeki iyi sonuçlara ulaşmak için önceden eğitilmiş Resnet omurgaları ile transfer öğrenmesi kullanılarak daha yüksek bir doğruluk oranı elde edilmiştir. Resnet algoritması ile ESC-50 için %68,95, ESC-10 için ise %87,25 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this paper, using datasets ESC-50 & ESC-10 of environmental sounds, machine learning algorithms, and feature extraction methods are used to develop recognition performance. K-NN, SVM, Random Forest are used for comparing the recognition results. The different feature extraction methods in the literature are used to get more meaningful attributes from these datasets and obtain a higher accuracy rate. This approach shows that SVM algorithm has a significantly good result with accuracy scores. The best accuracy scores obtained by classic machine learning algorithms are %42,15 for ESC-50 and %77,7 for ESC-10. In addition to this, the experiments have been done with a pre-trained ResNet neural network as a backbone, which achieves successful results despite the machine learning models. In this study, a higher accuracy rate is achieved from baseline machine learning algorithms in literature and using transfer learning with pre-trained Resnet backbones to reach some state of art results. The accuracy scores are %68,95 for ESC-50 and %87,25 for ESC-10.
Benzer Tezler
- Sound based location detection using machine learning methods
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak ses tabanlı konum tespiti
NURA ABDULLAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Adli TıpFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN AKBAL
- Audıo deep fake detectıon usıng deep learnıng
Derin öğrenme kullanarak ses derin sahtekarı algılama
OUSAMA A SHAABAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği ve Enformatik Bilimler Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. REMZİ YILDIRIM
- Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Parkinson hastalığı tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Parkinson's disease using machine learning techniques
SERAP BEĞDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİDAYET TAKCI
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle Türkçe'deki farklı aksanların sınıflandırılması
Classification of different accents in Turkish using machine learning methods
SÜMEYRA BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN GÜNDÜZ
- Parkinson's disease detection using deep learning based on voice recording
Derin öğrenme ile ses kaydına dayalı Parkinson hastalığı tespiti
SAJA MURTADHA HASHIM AL-GBURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU