Applying machine learning and deep learning in the voice biometrics technology
Ses biyometri teknolojisinde makine öğrenmesini ve derin öğrenmeyi uygulamak
- Tez No: 855678
- Danışmanlar: DOÇ. YÜCEL BATU SALMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Dünya çapında teknolojilerin gelişmesi ve tüm büyük şirketlerin büyük miktarda veriye sahip olmasıyla birlikte, bu verilerin güvenliğini sağlayacak çözümler düşünmek zorunlu hale geldi. Son yıllarda biyometrik veri teknolojisinin hacmi ve önemi arttı ve farklı şekillerde (örneğin parmak izleri, kalp atış hızı, ses tanıma, yüz özellikleri) ortaya çıktı. Bu makale, ses biyometrik teknolojisine çeşitli yönlerden bakmayı ve yazarların makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini kullandığı yıllar içindeki benzerlikleri ve farklılıkları bulmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
With the development of technologies around the world and all large companies owning a large amount of data, it has become necessary to think of solutions to secure this data. In the recent years, the volume and significance of the technology of biometric data has grown, it comes in different shapes (e.g., fingerprints, heart rate, voice recognition, facial characteristics). This paper aims to take a look at the voice biometric technology from several sides and to find the similarities and differences over the years where authors used machine learning and deep learning techniques.
Benzer Tezler
- Applying machine learning and deep learning models for application server workload prediction
Uygulama sunucusu iş yükü tahmini için makine öğrenme ve derin öğrenme modellerinin uygulanması
TUĞÇE KOÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE GELAL SOYAK
- Speaker independent isolated digit recognition
Hoparlör bağımsız izolasyonlu rakam tanıma
MOHAMMED SAEED HAMID
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN TORA
- Derin öğrenme yöntemlerinin çöz ve aktar tabanlı işbirlikli haberleşme sistemlerindeki performansının incelenmesi
Performance analysis of deep learning methods in decode and forward based cooperative communication systems
BİLGEHAN AKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Huzursuz bacak sendromlu hastalarda makine öğrenmesi yöntemleri ile elektrofizyolojik sinyal kayıtlarının incelenmesi
Investigation of electrophysiological signal records by machine learning methods in patients with restless legs syndrome
SEDA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU