Konuşmacı tanımada gerçekçi sinir ağlarının performansının incelenmesi

---

Arş. Gör. Dr. ZÜBEYİR ÖZCAN

Tez Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tez Danışmanı: Temel Kayıkçıoğlu

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Özet:

Bu çalışmada, işitsel sistem esinli bir otomatik konuşmacı tanıma sisteminin performansı incelenmiştir. Bu sistemde, kulak, işitsel sinirler ve beynin, bilgi işleme, analiz ve sınıflandırma yetenekleri, oldukça gerçekçi bir yaklaşımla taklit edilmiş ve performansı otomatik konuşmacı tanımada incelenmiştir. Bulgular, önerilen yaklaşımın işitsel sinyallerin sınıflandırılmasında önemli potansiyelini vurgulamaktadır. Buna göre, literatürde sunulan en gelişkin yöntemlere kıyasla, önerilen yaklaşım otomatik konuşmacı tanıma görevini yüksek başarıyla yerine getirebilmektedir. Ayrıca, çalışmada önerilen hibrit yaklaşım bulgularına göre derin sinir ağlarının ve gerçekçi sinir ağlarının ardışık kullanılmasının sınıflandırma problemlerinde performansı artırıcı etkiye sahip olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak, biyo-esinli sistemlerin sınıflandırmada kullanılmasıyla, en gelişkin yöntemlerden daha yüksek performans elde edilebileceği ortaya koyulmuştur.