Automatic stuttering detection and classification
Otomatik kekemelik tespiti ve sınıflandırması
- Tez No: 787493
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VENERA ADANOVA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: TED Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnteraktif Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Kekemelik, konuşmanın akışkanlığını etkileyen ve kişilerin sosyal ve duygusal sağlıklarında önemli etkiye sahip olan yaygın bir konuşma bozukluğudur. Otomatik kekemelik tespiti ve sınıflandırması, kekemeliğin konuşma dilinde tespit edilmesi ve sınıflandırılması için makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme tekniklerinin kullanımını ifade eder. Bu teknikler, kekemelik tespiti ve tedavisinin iyileştirilmesi konusunda potansiyele sahip olmaları dışında ayrıca bu bozukluğu olan bireylerin günlük yaşamlarında destek olma potansiyeline de sahiptir. Ancak, kişiler ve konuşulan diller arasındaki çeşitlilik ve halka açık geniş bir veri kümesinin olmaması sebebiyle otomatik kekemelik tespiti ve sınıflandırması sistemlerinin geliştirilmesi zordur. Stuttering Events in Podcast-28k (SEP-28k) verikümesini kullandık ve çeşitli özellik kümeleri ve Long Short-Term Memory(LSTM) üzerinde otomatik kekemelik tespiti ve sınıflandırması adına deneyler yaptık.
Özet (Çeviri)
Stuttering is a common speech disorder that affects the fluency of spoken language, and can have a significant impact on an individual's social and emotional well-being. Automatic stuttering detection and classification refers to the use of machine learning algorithms and natural language processing techniques to identify and classify instances of stuttering in spoken language. These techniques have the potential to improve the diagnosis and treatment of stuttering, as well as to support individuals with this disorder in their daily lives. However, the development of automatic stuttering detection and classification systems is challenging due to the variability in stuttering across individuals and languages and also the lack of large public dataset. We used Stuttering Events in Podcast-28k (SEP-28k) dataset and experimented with different feature sets on Long Short-Term Memory(LSTM) model to automatically detect stuttering and classify it.
Benzer Tezler
- Development of an experimental image processing tool and flow-cytometry based electromagnetic scattering analysis for medical diagnosis of red blood cell pathology
Kırmızı kan hücresi patolojisinin tıbbi teşhişi için deneysel gorüntü işleme aracının ve akış-sitometri esaslı elektromanyetik saçılım analizinin geliştirilmesi
POLAT GÖKTAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK
PROF. DR. AYHAN ALTINTAŞ
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Analysis of spine sounds for spinal health assessment
Omurga seslerinin omurga sağlığı değerlendirmesi amacıyla analizi
MUSTAFA ARDA AHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Orta menzilli otomotiv radarları için çift eğik polarizasyonlu mikroşerit yama anten dizisi tasarımı
Dual slant polarization microstrip patch antenna design for medium range automotive radars
FURKAN MUHAMMED TAYDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Koruyucu tıbbi ekipman uygulamaları için antimikrobiyal ve moleküler algılayıcı nitelikte nanoyapılı yüzeylerin geliştirilmesi
Development of nanostructured surfaces with antimicrobial properties and molecular sensing capabilities for protective medical equipment applications
FURKAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiNanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÖNSES
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CEYLAN