Derin öğrenme ve ses tabanlı duygu tanıma
Deep learning and audio based emotion recognition
- Tez No: 663133
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duygu, bireyin ruh halinde içsel ve çevresel faktörlerin etkileşiminden doğan kompleks psikofizyolojik bir değişimdir. Duygular, insanların dış dünyayla olan etkileşimlerinde, aldığı kararlarda ve eylemlerinde önemli bir rol oynar. Dolayısıyla duygu tanıma ve yorumlama özellikle insan bilgisayar etkileşimi için önemlidir ve bilgisayarları mantıksal işlem yapan makinelerin ötesine taşımaktadır. Duyguların tespit edilmesinde görsel, işitsel, dokunsal ve diğer biyometrik sinyaller kullanılmaktadır. Bu sinyaller arasında insanlar arasındaki iletişimin en yaygın aracı olan konuşma önemli bir yere sahiptir. Bu durum konuşma tabanlı duygu tanıma uygulamalarının, giderek artan bir ilgiyle ilerletilen bir araştırma alanı olmasına imkân tanımıştır. Bu tez çalışmasında ses işleme tabanlı duygu tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. SAVEE, RML ve RAVDESS olmak üzere 3 farklı veri seti kullanılmıştır. Mevcut ses dosyalarına ön işlem ve özellik çıkarımı uygulandıktan sonra Uzun- Kısa Süreli Bellek Ağları ile sınıflandırılmıştır. Sistemin duygu tanıma doğruluk oranları SAVEE veri seti için %72,13 RML veri seti için %70,35, RAVDESS veri için %68,8 olarak bulunmuştur
Özet (Çeviri)
Emotion is a complex psycho-physiological changes in the mood of an individual arising from the interaction of internal and environmental factors. Emotions play an important role in people's interactions with the outside world, in their decisions and actions. Therefore, emotion recognition and is especially important for human-computer interaction, and it takes computers beyond machines that do logical processing. Visual, auditory, tactile and other biometric signals are used to detect emotions. Among these signals, speech, which is the most common means of communication between people, has an important place. This has enabled speech-based emotion recognition applications to become a field of research that has been developed with increasing interest. In this thesis, voice processing-based emotion recognition application was carried out. Three different data sets are used as SAVEE, RML and RAVDESS. After pre-processing and feature extraction are applied to existing audio files, they are classified with Long Short-Term Memory. The emotion recognition accuracy rates of the system were found 72.13% for the SAVEE data set, 70.35% for the RML data set, and 68.8% for the RAVDESS data.
Benzer Tezler
- İşitme kayıplı bireylerin derin öğrenme tabanlı ses duygu analizi
Deep learning based voice emotion analysis of individuals with hearing loss
BÜŞRA ULUDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Kulak Burun ve Boğazİstanbul Aydın ÜniversitesiOdyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHRİYE ÖZLEM KONUKSEVEN
- Konuşma duygusu tanımada derin öğrenme tabanlı modellerin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of deep learning-based models in speech emotion recognition
SEÇKİN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Bakırçay ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖLMEZ
- Ses sinyallerinden duygu tanıma için farklı yaklaşımlar
Various approaches to emotion recognition from speech signals
SEMİYE DEMİRCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI
- Audio-visual emotion recognition using deep operational networks
Derin operasyonel ağlar ile işitsel-görsel duygu tanıma
KAAN AKTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ SEYDİ KEÇELİ
- Veri artırma teknikleri ile iyileştirilmiş çok modlu duygu tanıma sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a multimodal emotion recognition system enhanced by data augmentation techniques
EMRAH DİKBIYIK
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN