Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3372
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
---|---|---|
dc.contributor.author | Yücesoy, Ergün | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-09T12:07:24Z | - |
dc.date.available | 2022-05-09T12:07:24Z | - |
dc.date.issued | 2017-06 | - |
dc.identifier.uri | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3372 | - |
dc.description.abstract | Bu çalışmada konuşmacının yaş ve cinsiyet grubunun otomatik olarak belirlenmesi konusu ele alınmıştır. Başta ticari, medikal ve adli olmak üzere geniş bir uygulama alanına sahip olan otomatik yaş ve cinsiyet tanıma sistemleri doğrudan bir servisin seçiminde kullanılabileceği gibi farklı tanıma sistemlerinde ön işlem olarak da kullanılır. Ancak konuşma sinyali oldukça değişkendir ve başarılı bir sistemin gerçekleştirilmesi için konuşmayı etkileyen tüm faktörlerin değerlendirilmesi gerekir. Bu çalışmada ses işleme alanında kullanılan çeşitli öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yöntemleri incelenerek bu yöntemlerle geliştirilen yaş ve cinsiyet sınıflandırma sistemlerinin performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Her bir sistemin avantaj ve dezavantajları ortaya koyularak bu sistemler için en uygun model büyüklüğü, konuşma süresi, öznitelik boyutu gibi parametreler belirlenmiştir. Çalışmada, yaygın olarak kullanılan akustik ve prosodik özniteliklerin yanı sıra ses kaynağından çıkarılan parametrelerde incelenmiştir. Sınıflandırma yöntemi olarak dinamik zaman bükme, vektör nicemleme, Gauss karışım modeli (GMM), Destek Vektör Makineleri ve GMM süpervektörler kullanılmıştır. Çalışmada ayrıca 7 farklı alt sistemin skor seviyeli birleşimine dayanan yeni bir sistem önerilerek %5 civarında başarı artışı sağlanmıştır. Sıkıntı öznitelik projeksiyonu (NAP) yöntemi ile gerçekleştirilen kanal dengelemenin başarı üzerindeki etkisi ise %1.5 olmuştur. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | Yaş ve cinsiyet tanıma, Akustik ve Prosodik öznitelik, Gauss karışım modeli, Ses kaynağı, Skor seviyeli birleşim, Süpervektör, Destek vektör makinesi | tr_TR |
dc.subject | Age and gender recognition, Acoustic and prosodic features, Gaussian mixture model, Voice source, Score-level fusion, GMM supervector, Support vector machine | tr_TR |
dc.title | Akustik ve prosodik özniteliklere dayalı olarak konuşmacıların yaş ve cinsiyet grubuna göre sınıflandırılması | tr_TR |
dc.title.alternative | Classification of speakers based on acoustic and prosodic features according to age and gender groups | tr_TR |
dc.type | Thesis | tr_TR |
Koleksiyonlarda Görünür: | Bilgisayar Mühendisliği |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
467937.pdf | 3.96 MB | Adobe PDF | ![]() Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.