Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/13210
Title: Derinlikli Öğrenme Kullanılarak Konuşmadan Uykululuk/uykusuzluk Tespiti
Other Titles: Sleepiness Detection From Voice By Using Deep Learning
Authors: Kalyoncu, Bilge Günsel
Hacıoğlu, Canberk
10039196
Elektronik ve Haberleşme Mühendisligi
Electronic and Communication Engineering
Keywords: Boltzmann Makinesi
Ses İşleme
Uykusuzluk Tepiti
Boltzmann Machine
Speech Processing
Sleepines Detection
Issue Date: 11-Jun-2014
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu tez çalışmasında problem olarak ele alınan, konuşmadan uykululuk / uykusuzluk tespiti; insan sesininin probleme uygun özniteliklerinin elde edilerek makinalara öğretilmesi ve öğrenme sonucunda yeni bir örnek geldiğinde konuşmacının uykulu ya da uykusuz durumlarından hangisinde olduğuna karar verilmesi problemidir. Problem, ses işaret işleme ve örüntü tanıma kapsamında iki ana başlıkta incelenerek çözüme gidilmiştir: ses özniteliklerinin elde edilmesi ve konuşmacının durumunun modellenerek sınıflandırılması. Tez çalışmasında, konuşmacının durumunu belirlemek için öncelikle geliştirilen istatistiksel modelin eğitilmesi ve eğitim sonucunda tasarlanan sınıflandırıcının kullanılarak yeni gözlenen ses örneklerinden konuşmacının durumuna karar verilmesi için derinlikli öğrenme kullanılmıştır.
In this thesis, the aim is to detect sleeepines with nine perceptually masked prosodic features trained and classified by Deep Learning algorithms.The problem of sleepiness detection is evaluated in two parts. In the first part proper features of human voice are extracted to teach machines. In the second part proper features are leaned to model the structure with the aim of classification of records. The classification results determine the state of the speaker in terms of sleepiness.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014
URI: http://hdl.handle.net/11527/13210
Appears in Collections:Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10039196.pdf1.5 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.