Geri Dön

Bebek ağlamalarının makine öğrenmesi algoritmalarıyla sınıflandırılması

Classification of baby cries using machine learning algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 824930
  2. Yazar: ADEM EKİNCİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENVER KÜÇÜKKÜLAHLI
  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: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

İnsanlar sürekli olarak birbirleriyle iletişim halindedirler ve bunu genellikle dil aracılığıyla gerçekleştirirler. Yeni doğan bir bebeğin bu beceriyi kazanana kadar kendini ifade etmek için en etkili yolu ağlamaktır. Bebek ağlamaları genellikle yetişkinler tarafından rahatsız edici ve anlamsız olarak algılanabilirken, aslında birçok bilgi içerebilirler. Bu bilgiler doğru yöntemler kullanılarak analiz edildiğinde bebeğin ağlama nedenini ortaya koyabilir. Bebeğin sağlığı ve mutluluğu için ağlama nedeninin anlaşılması çok önemlidir. Bu tez çalışmasında, bebek ağlaması sinyallerindeki bilgi ses işleme yöntemleri kullanılarak anlamlandırılmaya ve makine öğrenimi algoritmalarıyla sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bu doğrultuda beş ayrı sınıfa ayrılmış bebek ağlaması ses sinyalleri içeren bir veri seti kullanılmış, veri seti üzerinde verileri eşit parçalara bölme yöntemi uygulanarak her bölme işlemi için ayrı veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra her veri seti üzerinde öznitelik çıkarma işlemleri uygulanmış ve sınıflandırma algoritmaları ile performans değerleri ölçülmüştür. Bu ölçüm sonuçları incelenmiş ve kullanılan veri artırma yöntemi ile oluşturulan veri setleri üzerinde daha yüksek performans değerleri elde edildiği görülmüştür. Kullanılan altı algoritma oluşturulan veri setleri ile modellenmiş ve en yüksek performans skoru Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algoritması ile %99,51 olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

People are constantly in communication with each other, and they generally do this through language. Until a newborn baby acquires this skill, crying is the most effective way for them to express themselves. While baby cries may be perceived as disturbing and meaningless by adults, they actually contain a lot of information. When these pieces of information are analyzed using appropriate methods, the reason behind the baby's crying can be revealed. Understanding the cause of the baby's cries is crucial for their health and happiness. In this thesis study, an attempt has been made to interpret baby cries using signal processing techniques and classify them with machine learning algorithms. For this purpose, a dataset containing baby cry audio signals categorized into five classes was used. The dataset was divided into equal parts for each partitioning process, and a separate dataset was created for each part. Then, feature extraction processes were applied to each dataset, and performance values were measured using classification algorithms. These measurement results were examined, and it was observed that higher performance values were achieved on the datasets generated using the data augmentation method. Six algorithms were modeled with the generated datasets, and the highest performance score of 99.51% was obtained with the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    893220

    Art and dolls: An Imaginative interplay

    Sanat ve oyuncak bebek: İmgesel bir etkileşim

    BERRAK GÜLOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Güzel SanatlarSabancı Üniversitesi

    Görsel Sanatlar Ana Bilim Dalı

    PROF. AHU ANTMEN AKİSKA

  2. Tez No

    672709

    Sosyal medyanın tüketici satın alma karar sürecine etkisi: Kozmetik sektöründe kuşaklar arası farklılıklar üzerine bir araştırma

    The effect of social media on consumer purchasing process: A research on differential differences in the cosmetic sector

    SERDAR AKYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADRİ GÖKHAN YILMAZ

  3. Tez No

    331603

    İki aylık bebeklerde iki farklı bölgeye sırayla uygulanan aşıların oluşturduğu ağrıyı azaltmada emzirme yönteminin etkinliği

    Efficacy of breast-feeding in pain relief against pain induced by two vaccines administered from two different injection sites in two-month-old infants

    MÜNEVVER ERKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    HemşirelikAkdeniz Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE EFE

  4. Tez No

    624977

    Kanseı tabanlı ürün tasarımı için hibrit bir yaklaşım

    A hybrid approach for kansei based product design

    ESRA AKGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM SİNANOĞLU

    PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN

  5. Tez No

    282461

    Fetal anomali nedeniyle terminasyon uygulanan kadınlarda mizaç özelliklerinin, travma sonrası stres bozukluğu ile ilişkisi

    The relationship between the temperament characteristics of women undergoing termination of fetal abnormalities and post traumatic stress disorder

    ÖZLEM ARSLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    PsikiyatriSağlık Bakanlığı

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    UZMAN DR. OYA GÜÇLÜ GÖNÜLLÜ

Geri Dön