Kuş seslerinden sınıflandırma yapılması: Bir ses tanıma uygulaması
Classification of bird sounds: A voice recognition application
- Tez No: 917912
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT GEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kuş türlerinin otomatik tanımlanması, ekolojik araştırmalar ve biyoçeşitlilik izleme çalışmaları için kritik öneme sahiptir. Bu tez kapsamında, İstanbul/Küçükçekmece bölgesindeki kuş türlerinin ses kayıtlarından yüksek doğrulukla sınıflandırılması için otomatik bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada BirdCLEF 2024 veri kümesinden seçilen 26 kuş türüne ait ses kayıtları kullanılmıştır. Geliştirilen sistem iki aşamalı olup: birinci aşamada ses kayıtları 5 ve 10 saniyelik kesitler halinde işlenmiş ve mel spektrogramlarına dönüştürülmüştür. İkinci aşamada ise farklı derin öğrenme mimarileri (ResNet50, DenseNet121 ve EfficientNet-B0) kullanılarak sınıflandırma modelleri oluşturulmuştur. Çalışmada üç farklı mimarinin performansını karşılaştırmak için kapsamlı deneyler gerçekleştirilmiştir. ResNet50 mimarisi 5 saniyelik kesitlerde %73, 10 saniyelik kesitlerde %76; DenseNet121 mimarisi 5 saniyelik kesitlerde %75, 10 saniyelik kesitlerde %77; EfficientNet-B0 mimarisi ise 5 saniyelik kesitlerde %74, 10 saniyelik kesitlerde %79 doğruluk oranı elde etmiştir. Tez kapsamında önerilen topluluk oylaması yaklaşımı ile 5 saniyelik kesitlerde %76, 10 saniyelik kesitlerde %81 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen sistemin kuş seslerinin otomatik sınıflandırılmasında etkili bir çözüm sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Automatic identification of bird species is crucial for ecological research and biodiversity monitoring studies. In this thesis, an automatic system has been developed for high-accuracy classification of bird species from sound recordings in the Istanbul/Küçükçekmece region. The study utilized sound recordings of 26 bird species selected from the BirdCLEF 2024 dataset. The developed system consists of two stages: in the first stage, sound recordings were processed in 5 and 10-second segments and converted into mel spectrograms. In the second stage, classification models were created using different deep learning architectures (ResNet50, DenseNet121, and EfficientNet-B0). Comprehensive experiments were conducted to compare the performance of these three different architectures. The ResNet50 architecture achieved accuracy rates of 73% for 5-second segments and 76% for 10-second segments; the DenseNet121 architecture achieved 75% for 5-second segments and 77% for 10-second segments; and the EfficientNet-B0 architecture achieved 74% for 5-second segments and 79% for 10-second segments. The ensemble voting approach proposed within the scope of the thesis achieved accuracy rates of 76% for 5-second segments and 81% for 10-second segments. Experimental results demonstrate that the developed system provides an effective solution for automatic classification of bird sounds.
Benzer Tezler
- Satsuma mandarini meyve olgunlaşmasında fiziksel ve kimyasal değişmelerle duyusal değerler arasında ilişkiler
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL İZDAL
- İzmir bölgesi mandarinlerinin mikro-element durumu üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
NİLGÜN SAATÇI
- Kiraz, vişne, idris ve erik tohumlarının çimlenmeleri üzerine değişik katlama sürelerinin etkileri
Başlık çevirisi yok
YASEMİN ÖZTUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ ÖZÇAĞIRAN
- Söke ovası sulama alanlarında verimlilik ve rantabilite üzerine bir araştırma
A Research of ırrigatead lands in the Söke basin productivity and rantability
ŞULE SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLBÜL
- Tarımsal kıymet takdirlerinde kapitalizasyon faiz oranının saptanması üzerine bir araştırma
A Research on the determination of the copitalization interest rate in farm appraisal
HASAN VURAL
Doktora
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ZİYA GÖKALP MÜLAYİM