Konuşmacı tanımada gerçekçi sinir ağlarının performansının incelenmesi
Investigating the performance of realistic neural networks in speaker recognition
- Tez No: 895979
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, işitsel sistem esinli bir otomatik konuşmacı tanıma sisteminin performansı incelenmiştir. Bu sistemde, kulak, işitsel sinirler ve beynin, bilgi işleme, analiz ve sınıflandırma yetenekleri, oldukça gerçekçi bir yaklaşımla taklit edilmiş ve performansı otomatik konuşmacı tanımada incelenmiştir. Bulgular, önerilen yaklaşımın işitsel sinyallerin sınıflandırılmasında önemli potansiyelini vurgulamaktadır. Buna göre, literatürde sunulan en gelişkin yöntemlere kıyasla, önerilen yaklaşım otomatik konuşmacı tanıma görevini yüksek başarıyla yerine getirebilmektedir. Ayrıca, çalışmada önerilen hibrit yaklaşım bulgularına göre derin sinir ağlarının ve gerçekçi sinir ağlarının ardışık kullanılmasının sınıflandırma problemlerinde performansı artırıcı etkiye sahip olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak, biyo-esinli sistemlerin sınıflandırmada kullanılmasıyla, en gelişkin yöntemlerden daha yüksek performans elde edilebileceği ortaya koyulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, the performance of an auditory system-inspired automatic speaker recognition system was investigated. In this system, the information processing, analysis and classification abilities of the ear, auditory nerves and the brain are simulated with a very realistic approach and their performance is investigated in automatic speaker recognition. The findings highlight the significant potential of the proposed approach in classifying auditory signals. Accordingly, compared to the state-of-the-art methods presented in the literature, the proposed approach can fulfill the task of automatic speaker recognition with high success rate. In addition, according to the findings of the hybrid approach proposed in the study, it has been shown that the sequential use of deep neural networks and realistic neural networks has a performance-enhancing effect on classification problems. As a result, it has been revealed that using bio-inspired systems in classification can achieve higher performance than state-of-the-art methods.
Benzer Tezler
- Facial expression analysis foran online usability evaluation platform
Çevrimiçi kullanılabilirlik değerlendirme platformu için yüz ifadesi analizi
ALİ AZMOUDEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Yahya Kemal'de bedii tefekkür unsurları: 1 Kendi Gök Kubbemiz'de duygu
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA ÖZBALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADIK K. TURAL
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY