Speaker voice recognition using feature selection and SVM classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 797204
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASAF VAROL
- Akustik ve görsel özellikleri kullanarak müzik tür sınıflandırması uygulaması
Musical genre classification application using both acoustic and visual features
ALİ ÖZKAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Kelime öğreniminde haptik uygulamaların kullanılması
Using haptic applications in word learning
KADİR KAÇANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA İLHAN
- 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
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE