Sinaptik Etkinlik Fonksiyon Tabanlı Sızdıran Entegre ve Ateşleme Nöron Modelini Kullanarak İnsan Ses Sinyallerinde Cinsiyet Tespiti

Vedat TÜMEN

Makale detayları

Sinaptik Etkinlik Fonksiyon Tabanlı Sızdıran Entegre ve Ateşleme Nöron Modelini Kullanarak İnsan Ses Sinyallerinde Cinsiyet Tespiti

Yazarlar:

Vedat TÜMEN

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2022 Vol.11 Issue 2, pp.469-477

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000888210

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Today's technological advances have made it possible for people to determine the gender of the speaker from an audio signal. Numerical data such as frequency types, spectral and entropy constitute acoustic information of audio signals. Recently, artificial intelligence-based learning models with high success rates have started to attract attention in various fields. There are many studies on deep learning models on audio signals. In this study, spiked neural networks with a different architectural structure, inspired by deep learning models, were used. The dataset used in the study consists of parameters based on acoustic information including human speech and voices. By using the determined data set, the spiked neural network model was trained and gender determination was achieved. As a result, 98.84% overall accuracy success was achieved in the classification process in this proposed study. With the experimental analyzes carried out in this study, it was observed that the spiked neural network model was successfully run and high performances were obtained.

 

Günümüzdeki teknolojik gelişmeler, insanların bir ses sinyalinden konuşmacının cinsiyetini belirlemesi mümkün kılmıştır. Frekans türleri, spektral ve entropi gibi sayısal nitelikli veriler ses sinyallerinin akustik bilgilerini oluşturmaktadır. Son zamanlarda, yüksek başarı oranlarına sahip yapay zekâ tabanlı öğrenme modelleri çeşitli alanlarda ilgi görmeye başladı. Ses sinyalleri üzerinde derin öğrenme modelleri ile ilgili birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme modellerinden esinlenerek tasarlanmış ve farklı bir mimari yapısı olan ani sivri uçlu sinir ağları kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan veri kümesi, insan konuşmalarını ve seslerini içeren akustik bilgiye dayalı parametrelerden oluşmaktadır. Belirlenen veri seti kullanılarak ani sivri uçlu sinir ağı modeli eğitilmiş ve cinsiyet tespitinin gerçekleştirilmesi sağlanmıştır. Önermiş olduğumuz bu çalışmada sonuç olarak, sınıflandırma sürecinde %98,84 genel doğruluk başarısı elde edilmiştir. Bu çalışmada gerçekleştirilen deneysel analizler ile ani sivri uçlu sinir ağı modelinin başarılı bir şekilde çalıştırıldığı, yüksek başarımlar elde edildiği gözlemlenmiştir.

Makale detayları

Sinaptik Etkinlik Fonksiyon Tabanlı Sızdıran Entegre ve Ateşleme Nöron Modelini Kullanarak İnsan Ses Sinyallerinde Cinsiyet Tespiti

Yazarlar:

Vedat TÜMEN

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2022 Vol.11 Issue 2, pp.469-477

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000888210

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129

Ani sivri uçlu ağlar

Cinsiyet tespiti

Derin öğrenme

Sinyal işleme.

Sayı

Makale detayları

Sinaptik Etkinlik Fonksiyon Tabanlı Sızdıran Entegre ve Ateşleme Nöron Modelini Kullanarak İnsan Ses Sinyallerinde Cinsiyet Tespiti

Yazarlar: Vedat TÜMEN

Yayıncı: Bitlis Eren University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2022 Vol.11 Issue 2, pp.469-477

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000888210

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2147-3188

pISSN: 2147-3129

Ani sivri uçlu ağlar

Cinsiyet tespiti

Derin öğrenme

Sinyal işleme.

Sayı

Yazarlar:

Vedat TÜMEN

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2022 Vol.11 Issue 2, pp.469-477

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000888210

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129