Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3201840891> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 89 of
89
with 100 items per page.
- W3201840891 endingPage "589" @default.
- W3201840891 startingPage "581" @default.
- W3201840891 abstract "Konuşmada duygu tanıma İngilizce adıyla Speech emotion recognition (SER), duyguların konuşma sinyalleri aracılığıyla tanınması işlemidir. İnsanlar, iletişiminin doğal bir parçası olarak bu işlemi verimli bir şekilde yerine getirebilse de programlanabilir cihazlar kullanarak duygu tanıma işlemi hali hazırda devam eden bir çalışma alanıdır. Makinelerin de duyguları algılaması, onların insan gibi görünmesini ve davranmasını sağlayacağından dolayı, konuşmada duygu tanıma, insan-bilgisayar etkileşiminin gelişmesinde önemli bir rol oynar. Geçtiğimiz on yıl içerisinde çeşitli SER teknikleri geliştirilmiştir, ancak sorun henüz tam olarak çözülmemiştir. Bu makale, Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional neural networks -CNN) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory-LSTM) olmak üzere iki derin öğrenme mimarisinin birleşimine dayanan bir konuşmada duygu tanıma tekniği önermektedir. CNN lokal öznitelik seçiminde etkinliğini gösterirken, LSTM büyük metinlerin sıralı işlenmesinde büyük başarı göstermiştir. Önerilen Evrişimsel LSTM (Convolutional LSTM – Co-LSTM) yaklaşımı, insan-makine iletişiminde etkili bir otomatik duygu algılama yöntemi oluşturmayı amaçlamaktadır. İlk olarak, Mel Frekansı Kepstrum Katsayıları (Mel Frequency Cepstral Coefficient- MFCC) kullanılarak önerilen yöntemde konuşma sinyalinden bir görüntüsel öznitelikler matrisi çıkarılır ve ardından bu matris bir boyuta indigenir. Sonrasında modelin eğitimi için öznitelik seçme ve sınıflandırma yöntemi olarak Co-LSTM kullanılır. Deneysel analizler, konuşmanın sekiz duygusunun tamamının RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song) ve TESS (Toronto Emotional Speech Set) veri tabanlarından sınıflandırılması üzerine yapılmıştır. MFCC Spektrogram öznitelikleri kullanılarak Co-LSTM ile %86,7 doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önceki çalışmalar ve diğer iyi bilinen sınıflandırıcılarla karşılaştırıldığında önerilen algoritmanın etkinliğini ikna edici bir şekilde kanıtlamaktadır." @default.
- W3201840891 created "2021-10-11" @default.
- W3201840891 creator A5008683779 @default.
- W3201840891 creator A5077274195 @default.
- W3201840891 date "2021-09-29" @default.
- W3201840891 modified "2023-09-30" @default.
- W3201840891 title "Konuşmalardaki duygunun evrişimsel LSTM modeli ile tespiti" @default.
- W3201840891 cites W175750906 @default.
- W3201840891 cites W1970935303 @default.
- W3201840891 cites W1973581405 @default.
- W3201840891 cites W2016661008 @default.
- W3201840891 cites W2191779130 @default.
- W3201840891 cites W2345070695 @default.
- W3201840891 cites W2417589895 @default.
- W3201840891 cites W2460586963 @default.
- W3201840891 cites W2491878931 @default.
- W3201840891 cites W2566095163 @default.
- W3201840891 cites W2613375858 @default.
- W3201840891 cites W2617952597 @default.
- W3201840891 cites W2626905692 @default.
- W3201840891 cites W2648194195 @default.
- W3201840891 cites W2745472245 @default.
- W3201840891 cites W2747506362 @default.
- W3201840891 cites W2793508109 @default.
- W3201840891 cites W2803193013 @default.
- W3201840891 cites W2889717020 @default.
- W3201840891 cites W2918378401 @default.
- W3201840891 cites W2919448963 @default.
- W3201840891 cites W2923871787 @default.
- W3201840891 cites W2963929227 @default.
- W3201840891 cites W2964370293 @default.
- W3201840891 cites W2972273766 @default.
- W3201840891 cites W2972819746 @default.
- W3201840891 cites W2979562115 @default.
- W3201840891 cites W2980587061 @default.
- W3201840891 cites W2984662520 @default.
- W3201840891 cites W2997700007 @default.
- W3201840891 cites W3005396609 @default.
- W3201840891 cites W3005682198 @default.
- W3201840891 cites W3008039831 @default.
- W3201840891 cites W3025283630 @default.
- W3201840891 cites W3037933265 @default.
- W3201840891 cites W3046928732 @default.
- W3201840891 cites W3080459878 @default.
- W3201840891 cites W3089365109 @default.
- W3201840891 cites W3089449858 @default.
- W3201840891 cites W3100411971 @default.
- W3201840891 cites W3107577028 @default.
- W3201840891 cites W3164746735 @default.
- W3201840891 cites W3165773275 @default.
- W3201840891 cites W4205567678 @default.
- W3201840891 cites W4239040310 @default.
- W3201840891 doi "https://doi.org/10.24012/dumf.1001914" @default.
- W3201840891 hasPublicationYear "2021" @default.
- W3201840891 type Work @default.
- W3201840891 sameAs 3201840891 @default.
- W3201840891 citedByCount "2" @default.
- W3201840891 countsByYear W32018408912022 @default.
- W3201840891 crossrefType "journal-article" @default.
- W3201840891 hasAuthorship W3201840891A5008683779 @default.
- W3201840891 hasAuthorship W3201840891A5077274195 @default.
- W3201840891 hasBestOaLocation W32018408911 @default.
- W3201840891 hasConcept C121332964 @default.
- W3201840891 hasConcept C154945302 @default.
- W3201840891 hasConcept C28490314 @default.
- W3201840891 hasConcept C41008148 @default.
- W3201840891 hasConceptScore W3201840891C121332964 @default.
- W3201840891 hasConceptScore W3201840891C154945302 @default.
- W3201840891 hasConceptScore W3201840891C28490314 @default.
- W3201840891 hasConceptScore W3201840891C41008148 @default.
- W3201840891 hasLocation W32018408911 @default.
- W3201840891 hasOpenAccess W3201840891 @default.
- W3201840891 hasPrimaryLocation W32018408911 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2748952813 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2778699561 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2899084033 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2902782467 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2935759653 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W3105167352 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W54078636 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W1501425562 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W2954470139 @default.
- W3201840891 hasRelatedWork W3084825885 @default.
- W3201840891 isParatext "false" @default.
- W3201840891 isRetracted "false" @default.
- W3201840891 magId "3201840891" @default.
- W3201840891 workType "article" @default.