Detection of voice diseases with signal processing methods and machine learning
Ses hastalıklarının işaret işleme yöntemleri ve makine öğrenmesi ile tespiti
- Tez No: 860395
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Normal konuşma akışının bozulması, patolojik durumlara bağlı olarak ortaya çıkan bir ses bozukluğu olarak bilinir. Bu sebeple, konuşma üretim sisteminin işleyişini etkileyen herhangi bir bozukluk, ses üretimini olumsuz yönde etkileyerek ses bozukluğuna yol açabilir. Bazı laringeal patolojiler hayatı tehdit edebilir, bu yüzden ses bozukluğunun erken tespiti büyük bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada, sağlıklı, kist, polip ve sulkus seslerinin tespitine yönelik sınıflandırma yapılmıştır. Literatürden farklı olarak doğrusal olmayan öznitelikler kullanılarak üç sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. İlk olarak datasetini eğitim ve test grubuna ayırarak çoklu sınıf uygulanmıştır. Eğitim seti datasetinin %86'sını ve test seti %14'ünü oluşturmaktadır. İkinci olarak k-katlı çapraz doğrulama ile özniteliklerin ortalaması alınarak çoklu sınıf yapılmıştır. Son olarak bozukluklar (kist, polip ve sulkus)/sağlıklı (ikili sınıflandırma) yapılmıştır. Özniteliklerin seçimi Anova, Mrmr ve Relief algoritmaları kullanılarak yapılmış ve sinyallerin sınıflandırılmasında Coarse Tree, Naive Bayes ve Ensemble sınıflandırma metotları kullanılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde, eğitim ve test gruplarına ayırarak yapılan çoklu sınıf uygulamasında Naive Bayes sınıflayıcı ile %91.6 oranında, 10-katlı çapraz doğrulama ile özniteliklerin ortalaması alınarak yapılan çoklu sınıf uygulamasında Coarse Tree ile %83.3 doğruluk oranı ve ikili sınıflandırmada %99.2 doğruluk oranı elde edilmiş olup, literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında sonuçların başarılı olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Disruption of normal flow of speech is known as a voice disorder that occurs due to pathological conditions. For this reason, any disorder that affects the functioning of the speech production system can negatively affect voice production and lead to voice disorders. Some laryngeal pathologies can be life-threatening, so early detection of voice disorders is of great importance. In this study, a classification was made to detect healthy, cyst, polyp and sulcus voices. Unlike the literature, three classification methods were used by using nonlinear features. First, multiclass classification was made by separating the dataset into train (86% of dataset) and test groups (14% of dataset). Secondly, multiclass with k-fold cross validation and features averaged was applied. Finally, disorders (cyst, polyp and sulcus) and healthy voices was detected with binary classification. The selection of features was made using Anova, Mrmr and Relief algorithms, and Coarse Tree, Naive Bayes and Ensemble classification methods were used to classify the signals. When the results are evaluated, 91.6% accuracy rate was obtained with the Naive Bayes classifier in multiclass classification by dividing dataset into train and test groups, 83.3% accuracy rate was obtained with Coarse Tree in multiclass with 10-fold cross validation and features averaged, and 99.2% accuracy rate was obtained in binary classification. When compared to the studies in the literature, the results are successful.
Benzer Tezler
- Geliştirilmiş bir ultrasonik darbeli doppler kan akış ölçme düzeninde hata kaynaklarının analizi
The Analysis of error sources at a developed pulsed doppler blood flowmeter
İNAN GÜLER
Doktora
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN
- Homomorfik filtreleme ile EKG analizi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN HIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Solunum yolu hastalıklarının öksürük analizi ile tespiti
Detection of respiratory diseases through cough analysis
ASEEL WADEEA SHUKRI AL-DOORI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Begüm KORUNUR ENGİZ
- İşitme engelliler için homojen alan dağılımlı gişe tipi ses frekansı indüksiyon döngü sistemi tasarımı
Uniform field distribution audio frequency counter induction loop design for hearing impaired
MELTEM LORDOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Parkinson hastalığı tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of Parkinson's disease using machine learning techniques
SERAP BEĞDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİDAYET TAKCI