Geri Dön

Speaker voice recognition using feature selection and SVM classification

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 797204
  2. Yazar: HASSANEEN EHSAN KAREEM AL GHAZI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  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: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Yalnızca konuşmacının sesine dayalı cinsiyet tanıma, herhangi bir insan için oldukça basit bir görevdir, ancak herhangi bir bilgi işlem sistemiyle karşılaştırıldığında insanlar için olduğu kadar basit değildir, görev, özellik tanıma ve seçme gibi çok sayıda sıkıcı süreç ve çoklu hesaplama gerektirir cinsiyet tanımada böyle bir deneyim elde etme süreçleri. sinir ağları (NN), görüntü ve ses sınıflandırması ve diğer örüntü analizi görevleri söz konusu olduğunda her zaman en iyi seçim olmuştur, çıktı sonuçlarının doğruluğu ve kesinliği, ses tanımada farklı YSA varyasyonlarını kullanma olasılığını genişletmiştir. ses tanıma işlemiyle cinsiyet belirleme sonuçlarının sonuçlarını daha da geliştirmek için K-en yakın komşu ağını kullanmak için bir sistem tasarımı sunar.

Özet (Çeviri)

Gender recognition based solely on the speaker's voice is a fairly simple task for any human being, however, it's not as simple as it is for humans compared to any computing systems, the task requires multiple tedious processes of feature recognition and selection, and multiple computational processes to acquire such experience in gender recognition. neural networks (NN) has always been the best choice when it comes to image and audio classification and other pattern analysis tasks, the accuracy and precision of the output results widened the prospect of utilizing the different ANN variations in voice recognition, in this paper we present a system design for using K-nearest neighbor network to further enhance the results of the gender detection results by the voice recognition process.

Benzer Tezler

  1. Konuşma seslerinden duyguları tanımak için yerel ikili ve üçlü örüntülere dayalı yeni bir modelin geliştirilmesi

    Development of a new model based on local binary and ternary patterns to recognize emotions from speech sounds

    YEŞİM ÜLGEN SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASAF VAROL

  2. Akustik ve görsel özellikleri kullanarak müzik tür sınıflandırması uygulaması

    Musical genre classification application using both acoustic and visual features

    ALİ ÖZKAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  3. Kelime öğreniminde haptik uygulamaların kullanılması

    Using haptic applications in word learning

    KADİR KAÇANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA İLHAN

  4. Wavelet (dalgacık dönüşümü) ve yapay sinir ağı kullanarak ses sinyalinden konuşmacı tespiti

    Speaker identification by means of wavelet and neural network aproach

    MURAT İKİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKIN

  5. Advanced techniques and comprehensive analysis in speech emotion recognition using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak konuşma duygu tanıma üzerine gelişmiş teknikler ve kapsamlı analiz

    AHMET KEMAL YETKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE