Call center for deep learning based attractive speech recognition
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 829094
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Çok sayıda işletme, müşteri çağrılarını yönetmek için çağrı merkezi teknolojilerini kullanır. Bu merkezin merkez personelinin çoğu gelen çağrılarla ilgilenir ve onları uygun yerlere yönlendirir. Yüksek çağrı hacmi nedeniyle, müşteriler alışılmadık şekilde uzun süreler boyunca beklemeye alınır. Tesise ek personel getirmek soruna uygulanabilir bir çözümdür. Bu, kapsamlı veya uygun maliyetli bir çözüm olmayabilir ve kesinlikle maliyeti artırır. Bu araştırma, Nurul ağı, K en yakın komşu, Destek vektör makinesi Sınıflandırıcı, Rastgele Orman Sınıflandırıcı, Lojistik regresyon Sınıflandırıcı ve karar ağacı tabanlı makine öğrenme algoritmasını kullanarak gürültülü kentsel ortamlardaki konuşma olaylarını açık kaynaklı bir veri seti (Cinsiyet) kullanarak algılamayı amaçlamaktadır. Sesle Tanıma) Kaggle web sitesinden indirilmiştir. Ayrıca Rastgele Orman Sınıflandırıcı (%99,5) ve Karar Ağacı Sınıflandırıcı (%98) son derece doğru modeller verir. Tez kapsamında oluşturulan etkileşimli Türkçe ses tanıma sistemi yaş, cinsiyet, bölüm, süre, ortam gürültü düzeyi gibi çeşitli değişkenler üzerinden incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Numerous sorts of businesses utilize call center technologies to manage client calls. The majority of this center's central staff handles incoming calls and routes them to the appropriate locations. Owing to a high call volume, clients are placed on hold for unusually extended times. Bringing additional personnel to the facility is a feasible solution to the problem. This may not be a thorough or cost-effective solution, and it certainly increases the cost. This research aims to use the Nurul network, K nearest neighbors, Support vector machine Classifier, Random Forest Classifier, Logistic regression Classifier, and decision tree-based machine learning algorithm to detect speech events in noisy urban environments using an open-source dataset (Gender Recognition by Voice) downloaded from the Kaggle website. Moreover, the Random Forest Classifier (99.5%) and the Decision Tree Classifier (98%) yield extremely accurate models. The interactive Turkish voice recognition system created for the thesis was examined across several variables, such as age, gender, department, duration, and ambient noise level.
Benzer Tezler
- Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi
Customer channel migration analysis with clustering methods
GİZEM ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Çağrı merkezleri için derinöğrenme tabanlı interaktif konuşma tanıma
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA JUMAAH AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Derin öğrenme ve büyük veri yaklaşımları ile metin analizi
Text analysis with deep learning and big data approaches
BETÜL AY KARAKUŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN