Gözetleme amaçlı uygulamalar için tehlikeli olaylardan gelen seslerin tespiti ve tanınması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Ve Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Yüksel ARSLAN
Danışman: HÜSEYİN CANBOLAT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tezde, silah sesi, çığlık ve araba kazası gibi darbesel seslerin tespiti ve tanınmasını yapacak bir system geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Böyle bir system Çevresel Ses Tanıma Sistemi olarak adlandırılabilir (ÇST). İki system tasarımı önerilmiştir. Birinci sistem tasarımında üç adet ikinci system tasarımında iki adet alt system bulunmaktadır. Alt sistemler ses veritabanı, darbesel ses tespiti ve darbesel ses tanıma alt sistemleridir. İkinci sistem tasarımı iki ve üçüncü altsistemleri bir alt system altında toplar. İlk önce darbesel sesleri depolayacak bir ilişkisel veritabanı modeli tasarımı yapıp bunu gerçekleştirdik. Daha sonra bu tasarımı tüm çeresel sesleri depolayacak şekilde genişlettik. Darbesel ses tespit alt sisteminde darbesel ses tespiti amacıyla darbesel gürültü tespit algoritmalarının kullanılmasını önerdik. Bazı algoritmaları gerçekleştirdik ve sonuçlar göstermiştir ki; Warped Linear Prediction (WLP) literatürde en çok kullanılan bir enerji tabanlı algoritmayı yanlış tespit ve tespit kaçırma bakımından geride bırakmıştır. Tanıma alt sisteminde son zamanlarda en iyi sonucu veren Derin Sinir Ağları (DSA) kullanılmıştır. Silah sesi, çığlık ve araba kazası tanıması için üç DSA modeli geliştirilmiştir. Performans değerlendirmesi için offline ve online testler yapılmıştır. Online testlerde uzak konuşmacı tanıması alanında çok iyi bilinen reverberasyonun tanıma üzerindeki bozma etkisi görülmüştür. DSA modellerimiz aynı veri setleri üzerinde daha önce yapılan çalışmalardan daha iyi sonuç vermiştir. Tezin sonunda, son zamanlarda ortaya çıkmakta olan ses tanıma uygulamaları anlatılmakta ve mevcut video güvenlik sistemlerinin performansının iyileştirilmesi için ses entegrasyonu yapılması detaylı olarak incelenmektedir.