Geri Dön

Açıköğretim sistemlerinde derin öğrenme tabanlı ses klonlama modellerinin karşılaştırmalı analizi

Comparative analysis of deep learning-based voice cloning models i̇n open education systems

PDF İndir

  1. Tez No: 998434
  2. Yazar: DAMLA AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN AYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, İşletme, Education and Training, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çalışmanın amacı; açıköğretim ve uzaktan eğitim süreçlerinde karşılaşılan eğitmen kısıtlılığı, yüksek stüdyo maliyetleri ve zaman darboğazını aşmak için derin öğrenme tabanlı bir ses klonlama sistemi geliştirmek ve sistemin eğitsel kullanılabilirliğini değerlendirmektir. Araştırma kapsamında, hedef konuşmacının kısa bir ses kaydından karakteristiğini öğrenebilen OpenVoice v2 ve XTTS v2 mimarileri kullanılarak prototipler geliştirilmiştir. Modellerin performansı; standart Metinden Sese (TTS) mimarisi VITS ve üretken yapay zeka modeli Bark ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Sistemin başarısı; teknik metrikler (WER, Konuşmacı Benzerliği) ve uzman görüşlerine dayalı karma bir yöntemle sınanmıştır. Analizler sonucunda XTTS v2 modeli; 0.69 konuşmacı benzerlik skoru ve %9.9 Kelime Hata Oranı ile doğallık ve anlaşılabilirlik açısından en optimum performansı sergilemiştir. Uzman değerlendirmeleri, sistemin maliyet ve hız avantajı sağladığını doğrulamakla birlikte, uzun ders anlatımlarında oluşabilecek tekdüzeliğin dinleme yorgunluğuna yol açabileceğini ortaya koymuştur. Sonuçlar, ses klonlama teknolojilerinin özellikle ünite özetleri ve podcast gibi mikro öğrenme materyallerinde yüksek potansiyele sahip olduğunu göstermiş; süreçte tam otomasyon yerine insan denetimli hibrit stratejilerin benimsenmesi gerektiği vurgulanmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of the study is to develop a deep learning-based voice cloning system to overcome the constraints of instructor availability, high studio costs, and time constraints encountered in open and distance learning processes, and to evaluate the educational usability of the system. Within the scope of the research, prototypes were developed using the OpenVoice v2 and XTTS v2 architectures, which can learn the characteristics of the target speaker from a short voice recording. The performance of the models was analysed comparatively with the standard Text-to-Speech (TTS) architecture VITS and the generative artificial intelligence model Bark. The system's success has been tested using a hybrid method based on technical metrics (WER, Speaker Similarity) and expert opinions. The analysis revealed that the XTTS v2 model delivered the most optimal performance in terms of naturalness and intelligibility, achieving a speaker similarity score of 0.69 and a Word Error Rate of 9.9%. Expert evaluations confirmed that the system offers cost and speed advantages, but also revealed that prosodic monotony in long lectures could lead to listening fatigue. The results show that voice cloning technologies have high potential, particularly in micro-learning materials such as unit summaries and podcasts; it was emphasised that human-controlled hybrid strategies should be adopted in the process rather than full automation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    123235

    Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)

    Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)

    BİROL GÜLNAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Radyo-TelevizyonSelçuk Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL

  2. Tez No

    979001

    Instructors' implementation of the 21st century skills (the 4Cs) in tertiary level English language teaching classes

    Öğretim görevlilerinin üniversite hazırlık düzeyi İngilizce dil öğretim sınıflarında 21. yüzyıl becerilerini (4C) uygulamaları

    SİDAR BOZKUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İngiliz Dili ve Edebiyatıİstanbul Aydın Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRSEN TÜTÜNİŞ

  3. Tez No

    177878

    Web tabanlı öğrenme yönetim sistemine ilişkin öğrenci ve öğretmen görüşleri

    Opinions of students and lecturers about web based learning managment system

    ZEYNEL ABİDİN MISIRLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimBalıkesir Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. AYŞEN KARAMETE

  4. Tez No

    947264

    Билим, илим жана маданият тармагындагы Кыргызстан менен Түркиянын кызматташтыгы (1992-2012 жж.)

    Kırgız Cumhuriyeti ile Türkiye Cumhuriyeti arasında eğitim, bilim ve kültürel ilişkiler (1992-2012)

    KADRİ AĞGÜN

    Doktora

    Kırgızca

    Kırgızca

    2016

    TarihKyrgyz State Unıversıty Named After I Arabaev

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÖLÖBEK ABDRAHMANOV

  5. Tez No

    958888

    Web tabanlı zeki öğretim sistemi geliştirilmesi ve öğrenci başarısı ile teknoloji kabullerine yönelik etkisinin incelenmesi

    Developing a web based intelligent learning system and investigation of the effect of student success and technology acceptance

    YILMAZ ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimAmasya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ÜNAL

Geri Dön