Makine öğrenmesi yöntemleri ile konuşma işaretlerinden duygu analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FERHAT AYGÜN
Danışman: Bülent BOLAT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez çalışmasında, duygusal olarak etiketlenmiş konuşma sesi veri setlerindeki konuşma sesleri üzerinde sinyal işleme teknikleri kullanılarak elde edilen çeşitli özniteliklerle yapay öğrenme yoluyla bir duygu tanıma modeli üretilip üretilemeyeceği, hangi duygular için nasıl bir başarım olabileceği ve daha önce bu yolla yapılmış çalışmaların eksiklikleri ve gözden kaçan noktaları yapılan birçok deneyle tartışılmış ve bu konuda gerçek bir ihtiyaca cevap verebilecek en uygun çözüm önerisi ortaya konmuştur. Model üretimi için kullanılabilecek öznitelikler OpenSMILE isimli açık kaynak kodlu bir uygulama kullanılarak elde edilmiştir. Bu özniteliklerden konuşma tanıma ve konuşmacı tanıma gibi başka konuşma sesi uygulamaları için de yaygın olarak kullanılanların önemli olduğu düşünülerek tanımları yapılmıştır. Öznitelikler çıkarıldıktan sonra elde edilen veri setleri ile yapay öğrenme deneyleri yapılarak model üretilebilmesi için Weka isimli açık kaynak kodlu bir uygulama kullanılmıştır. Yapay öğrenme algoritması olarak destek vektör makineleri seçilmiş ve bütün deneyler bu algoritma kullanılarak yapılmştır. Destek vektör makineleri algoritmasının çalışma prensibi açıklandıktan sonra bu algoritmanın kullanıldığı birçok deney yapılmış ve sonuçları yorumlanmıştır. Bu deney sonuçları ile özellikle çağrı merkezlerinde bir ihtiyaç olan sinirlilik ve mutluluk duygularının tespit edilerek oluşan çağrıların duygu yönünden analiz edilebilmesine olanak tanıyan bir çözümün mümkün olduğu ortaya konmuş ve bu çözüm önerisinin daha başarılı hale getirilebilmesi için de yapılabilecek yeni çalışmalardan bahsedilerek yeni önerilerde bulunulmuştur.