Stres göstergelerinin ses özelliklerine dayalı olarak analizi
Analysis of stress indicators based on voice characteristics
- Tez No: 835211
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde insanlar daha hızlı bir yaşam temposuna sahiptir ve sürekli olarak çalışma, sosyal ilişkiler, mali sorumluluklar ve diğer günlük yaşam zorlukları arasında denge kurmaya çalışırlar. Teknolojik gelişmelerle birlikte her zaman erişilebilir olma beklentisi de artmıştır. İnternet ve sosyal medya gibi platformlar, insanları sürekli olarak bilgilendirme ve bağlantı halinde olma baskısı altına sokabilir. Stresin uzun süreli etkileri ise sağlık sorunlarına yol açabilmektedir. Gündelik süreçte, çeşitli temel duygulara barınmaktayız, hangi temel duygunun stres içerdiğinin araştırılması ve analizi bu çalışmamızda yapılmıştır. EMO-DB (Berlin Duygusal Konuşma Veri tabanı) verisi, RAVDESS (Ryerson Duygusal Konuşma ve Şarkılara İlişkin Veri tabanı) ile SAVEE (Surrey Duygusal Konuşma Veri tabanı) üzerinde açık kaynak kütüphanesi OpenSmile ile ses özelliklerinin çıkarımları yapılmıştır. Stresli ve stressiz olarak gruplandırılan veri setinin karşılaştırılması, T-Testi yapılarak hangi ses özelliklerinin stresi belirlemede daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Derin öğrenme modellerinden LSTM ve 1D-CNN algoritmalarıyla tahmin edilmesi ve istatistiksel sonuçların hangisinde daha başarılı olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In today's fast-paced world, people are constantly trying to balance work, social relationships, financial responsibilities, and other daily life challenges. With technological advancements, there is also an increased expectation of being constantly accessible. Platforms such as the internet and social media can put people under pressure to constantly stay informed and connected. The long-term effects of stress can lead to health problems. In our study, we have investigated and analyzed which basic emotion encompasses stress. We have conducted this analysis using the EMO-DB (Berlin Emotional Speech Database), RAVDESS (The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech) with SAVEE (Surrey Emotional Speech Database) dataset and extracted audio features using the open-source library OpenSmile. By comparing the dataset grouped into stressed and non-stressed categories, we have determined which audio features are more successful in identifying stress through T tests. We have also employed deep learning models such as LSTM and 1D-CNN algorithms for
Benzer Tezler
- Makro ihtiyati politika ve finansal istikrar ilişkisi: Türkiye'de konut sektörüne yönelik araçların etkinliği
The relationship between macro prudential policy and financial stability: Effectiveness of tools for the housing sector in Turkey
MURAT SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonomiGalatasaray Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YEŞİM GÜRBÜZ
- Kentsel alanlardaki fiziksel ve sosyoekonomik belirleyicilerin çocuk sağlığına etkilerinin CBS ile araştırılması
Investigating the effects of physical and socio-economic determinants on children health through GIS
ASLI KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Bölünüme bağlı olmayan varyans çözümlemesi çoklu karşılaştırmalar ve tarımda uygulamaları
Distiribution-free analyis of variance multiple comparisons and applications in agriculture
HAMZA GAMGAM
- Mezenter arter oklüzyonunda prostasiklin analogu ZK 36374 ve tromboksan sentetaz inhibitörü UK 38485'in etkisi
Başlık çevirisi yok
ALİ TOKER