Üçgen Desen: Acil Servislerde Çevresel Ses Sınıflandırmasının İncelenmesi
Triangle Pat: Investigation of Environmental Sound Classification in Emergency Departments
- Tez No: 991793
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otomatik çevresel ses sınıflandırılması (ESC), gelişmiş sinyal işleme alanındaki en önemli araştırma konularından biridir. Bu tezdeki temel çalışma konum yeni bir ESC modeli kullanarak acil servislerdeki olayları tespit etmektir. Bu çalışmada, (i)ağlama/şikayet etme, (ii)düşük yoğunluklu/normal, (iii)yüksek yoğuluklu ve (iv)şiddet olmak üzere dört sınıfa ayrılan 4841 ses örneğinden oluşan bir ESC acil durum veri kümesi kullanılmıştır. Otomatik bir ESC modeli oluşturmak için, temel istatistiksel momentleri özellikle de maksimum-minimum ve medyan momentleri kullanarak yeni bir özellik çıkarma işlevi sunulmuştur. Bu fonksiyon kullanılarak bir üçgen oluşturulmuş ve kenarlarının uzunlukları hesaplanarak özellik haritası oluşturulmuştur. Oluşturulan özellik haritasının histogramları daha sonra özellik vektörü olarak kullanılmıştır. Önerilen özellik çıkarma fonksiyonunun (TrianglePat) sınıflandırma kabiliyetini araştırmak için üç ana aşamalı yeni bir özelik mühendisliği modeli geliştirildi: (i) ayarlanabilir q faktörlü dalgacık dönüşümü (TQWT) ve tanıtılan TrianglePat güdümlü çok seviyeli özellik çıkarma. En bilgilendirici özellikleri seçmek için Kümülatif Ağırlıklı Yinelemeli Komşuluk Bileşen Analizi (CWINCA) kullanılmıştır. Sınıflandırma aşamasında, t-algoritması tabanlı bir desstek vektör makinesi (tSVM) kullanılmıştır. Kullanılan CWINCA özellik seçici ve tSVM sınıflandırıcı kendi kendini organize den yöntemlerdir. Dolayısıyla önerilen özellik mühendisliği modeli kendi kendini organize eden özellik mühendisliği (SOFE) modeline dönüşmektedir. Toplanan veri seti kullanılarak dört vaka tanımlanmıştır. Önerilen TrianglePat tabanlı SOFE modeli bu dört vaka üzerinde test edilmiş ve hepsi için %92'yi aşan sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. TrianglePat güdümlü SOFE modelinin sonuçları başarılı bir özellik mühendisliği modeli olduğunu göstermekedir. Ayrıca bu çalışma, önerilen TrianglePat güdümlü SOFE'nin çevresel sesleri kullanarak acil servisteki olayları etkili bir şekilde tespit edebileceğini açıkça göstermektedir
Özet (Çeviri)
Automatic environmental sound classification (ESC) is one of the most important research topics in the field of advanced signal processing. The main focus of this thesis is to detect events in emergency services using a novel ESC model. In this study, an ESC emergency dataset consisting of 4841 sound samples, categorized into four classes: (i) crying/complaining, (ii) low intensity/normal, (iii) high intensity, and (iv) violence, was used. To create an automatic ESC model, a new feature extraction function was introduced using basic statistical moments, especially maximum-minimum and median moments. Using this function, a triangle was formed, and its feature map was created by calculating the lengths of its sides. The histograms of the generated feature map were then used as feature vectors. To investigate the classification capability of the proposed feature extraction function (TrianglePat), a novel three-stage feature engineering model was developed: (i) tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) and the introduced TrianglePat-guided multi-level feature extraction. Cumulative Weighted Iterative Neighborhood Component Analysis (CWINCA) was used to select the most informative features. In the classification stage, a t-algorithm-based support vector machine (tSVM) was used. The CWINCA feature selector and tSVM classifier used are self-organizing methods. Thus, the proposed feature engineering model becomes a self-organizing feature engineering (SOFE) model. Four cases were defined using the collected dataset. The proposed TrianglePat-based SOFE model was tested on these four cases, and classification accuracies exceeding 92% were achieved for all of them. The results of the TrianglePat-guided SOFE model demonstrate that it is a successful feature engineering model. Furthermore, this study clearly shows that the proposed TrianglePat-guided SOFE can effectively detect events in the emergency service using environmental sounds.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Prostat adenokarsinomlarında psa değerlerinin gleason skor ve klinik evre ile ilişkisi
The relation between psa and gleason score and clinical phase in prostate adenocarsinoma
HACI HASAN ESEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2005
PatolojiSelçuk ÜniversitesiPatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA CİHAT AVUNDUK
- Osmanlı kumaşlarında desen tasarımları ve çözümlemeleri (15-19. yüzyıl)
An analysis of grid design in Ottoman textiles. (15th-19th centuries)
MARIA VALENTINA GARCIA CHAVES
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Sanat TarihiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiSanat Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU MAHİR
- El örgüsü çorapların teknik desen renk ve kullanım özellikleri
Başlık çevirisi yok
H. FERİHA AKPINARLI
Doktora
Türkçe
1995
El SanatlarıGazi ÜniversitesiEl Sanatları Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAHŞİ YAZICIOĞLU
- Yıldırım Beyazıt dönemi Bursa Mimari yapılarındaki (sırlı) tuğla ve tuğla-taş geometrik dizilim ve desenlerin analizi
Analysis of (glazed) brick and brick-stone geometric arrangements and patterns in architectural structures of Bursa Province in the Yildirim Beyazit period
MEHTAP YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sanat TarihiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN TOKTAŞ