Random discriminative projection-based feature selection for computational paralinguistics
Hesaplamasal paralinguistik için rassal ayrımsayıcı izdüşüm tabanlı öznitelik seçimi
- Tez No: 371816
- Danışmanlar: PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Computational paralinguistics deals with the underlying meaning of the verbal messages. Understanding the meaning of verbal messages provides interpreting spoken content and behaving accordingly like humans. It allows us to develop human like machines. Hence, paralinguistic area is attracting increasing attention for research. Paralinguistic analysis involves extracting features from raw speech data, chunking, selecting relevant features and training the model. In this thesis, the focus is on the feature selection step. Feature selection aims at finding a relevant and necessary set of features to train generalizable models. The main challenge for feature selection methods is the greedy-search nature of them. One major motivation for this study to develop an efficient feature selection technique is the success of a recently developed discriminative projection based feature selection method. Here, the method is enhanced by applying the power of stochasticity to overcome traps in local minimum while reducing the computational complexity. The proposed approach assigns weights both to groups and to features individually in many randomly selected contexts and then combines them for a final ranking. The efficacy of the proposed method is shown in two recent challenge corpora to detect level of depression severity and conflict.
Benzer Tezler
- Hiperspektral görüntülerde spektral ve uzamsal enformasyonun ortaklaşa kullanımı ile sınıflandırılması ve bölütlenmesi
Classification and segmentation of hyperspectral images with joint usage of spectral and spatial information
UĞUR ERGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- Derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla mikroskop görüntülerinden plastik türlerinin sınıflandırılması
Classification of plastic types from microscope images using deep learning-based approaches
ADEM DELİASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ YURTSEVER
- Uydu bazlı jeodezik ve jeodinamik veri analiz ve yönetim sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a satellite-based geodetic and geodynamic data analysis and management system
DENİZ BAŞAR
Doktora
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- A hybrıd approach for ransomware detectıon based on behavıoral and structural features
Davranışsal ve yapısal özelliklere dayalı hibrit bir fidye yazılımı tespit yaklaşımı
BÜŞRA ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
- Improved security and privacy preservation for biometric hashing
Biyometrik kıyım için arttırılmış güvenlik ve mahremiyet koruması
ÇAĞATAY KARABAT
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN