Geri Dön

Sound analysis for indoor compatible event detection with deep learning

Kapalı ortama uygun aktivite tespiti için derin öğrenme ile ses analizi

  1. Tez No: 792000
  2. Yazar: HALİL ÖZGEN DİNDAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Akıllı sistemler çevreden topladıkları verileri analiz ederek kullanıcının hayatını kolaylaştıran sonuçlar üretir. Akıllı sistemlere olan ihtiyaç ve kullanım alanı gün geçtikçe artmaktadır. Akıllı sistemlerin analiz etmesi için gerekli olan verinin niceliği ve niteliği ise analizin başarısını etkilemektedir. Bu sebeple ulaşılabilirliği ve örnek sayısının fazla olması ses verisinin popülerliğini arttırmıştır. Biz bu çalışmamızda uygun fiyatlı, kolay erişilebilir ve taşınabilir bir akıllı ortam yaratmayı amaçladık. Analiz için ses verisini spektrogramlara çevirerek elde edilen görüntüleri evrişimli sinir ağını eğitmek için kullandık. Eğitim için resim birleştirme, çoklu girdi ve öğrenme aktarımı olmak üzere üç farklı yöntem kullanıldı. En başarılı sonuçlar yüzde 87,26 başarı ile transfer öğrenme yöntemiyle elde edildi. Veri seti olarak ise ESC 50 veri setinden alınmış sekiz farklı kapalı ortama uygun ses seçilmiştir. Elde edilen sonuçların teoride kalmaması için eğitilen modeller ev ortamında kaydedilmiş ses verileri ile test edildi. Test sonuçlarının ortalaması, ESC veri seti ile elde edilen test sonucundan düşük olsa da bazı ses tiplerinde yüzde yüze varan başarı elde edilmiştir. Bu amaçla kayıt ve analiz işlemlerini yapabilmesi için akıllı telefon uygulaması prototipi geliştirildi.

Özet (Çeviri)

Smart systems analyze acquired data from the environment and generate results that make the user's life easier. Smart systems improve the quality of life for users by analyzing data collected from the environment. The scope of application and demand for smart systems expands daily. The success of smart systems depends on the quality and quantity of the data used for analysis. For this reason, sound data is becoming increasingly popular as a result of its accessibility and a vast number of samples. In our work, we aim to build a smart system that is affordable, mobile, and easily accessible. We transformed sound data into spectrograms and used them to train a convolutional neural network. Three distinct approaches (image combination, multi-input, and transfer learning) were used during training. The highest success rate is achieved by the transfer learning approach with 87.26 percent. From the ESC 50 dataset, eight sounds are selected that are suitable for indoor environments. In order to assess the trained models' performance in the real world, we also use recordings of real-life examples. Even though the overall results are not high as the ESC dataset test, the system achieved almost 100 percent for some sound types. For this purpose, a new smartphone prototype application is developed to record and analyze sound.

Benzer Tezler

  1. Kamu yapılarındaki mekanların gürültü düzeyi açısından değerlendirilmesi: Trabzon Ortahisar belediyesi örneği

    Noise level analysis and evaluation of spaces in public buildings: The case of Trabzon Ortahisar municipality

    BÜŞRANUR AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MimarlıkKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KAVRAZ

  2. Konutlarda akustik performansın mevzuat ve subjektif etki bağlamında değerlendirilmesi için bir yaklaşım

    An approach for acoustic performance assessment of dwellings in the context of legislations and subjective evaluation

    AYÇA ŞENTOP DÜMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜN BAYAZIT

  3. Anadolu Selçuklu dönemi mahalle mescitlerinin akustik konfor analizi: Konya örneği

    Acoustic comfort analysis of neighborhood masjids of the anatolian seljuk period; the case of Konya

    RUMEYSA TUNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MimarlıkKonya Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN BAŞAR

  4. Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Dini yapıların açık-yarı açık-iç mekânlarında işitsel peyzaj algısının değerlendirilmesi: Diyarbakır Ulu Cami örneği

    Evaluation of soundscape perception in open-semi open-indoor spaces of religious buildings: The case of Diyarbakir grand mosque

    BERİTAN OCAKLIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MimarlıkDicle Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇAKIR AYDIN