ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE GERİYE YAYILIM ALGORİTMASI İLE KONUŞMACI AYIRT ETME Fırat Fehmi Aygün Aybars Moralı Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Ana Hat Giriş Konuşmacı Tanıma Nasıl Ayırt Edilebilir Bayes Karar Ağaçları Yapay Sinir Ağları Girdi Sorunları Öznitelik Çıkarma MFCC MLP Yapay Sinir Ağları Eğitim Kümesi Değerlendirme Kümesi Deneyler Bitim Teşekkürler Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Giriş Konuşmacı Tanıma Konuşmacı Doğrulama Konuşmacı Ayırt Etme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Konuşmacı Tanıma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Nasıl Ayırt Edilebilir ? Arama Tam Eşleştirme NP-Complete Yaklaşık Çözüm Bayes Yapay Sinir Ağları Karar Ağaçları Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Bayes? + Başarım oranı yüksek Eğitim için ek süre yok Yerel en iyi noktaları yok - Yüksek işlem zamanı İstatistiksel -> Geniş çalışma kümesi Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Karar Ağaçları? + Hızlı Sınıflandırma Sonuç: Ağaç - Yerel En İyi Noktası Sorunu Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Yapay Sinir Ağları? + Hızlı Sınıflandırma Sonuç: Fonksiyon Yerel En İyi Noktası Sorunu Yok - Uzun Eğitim Süresi Çok Fazla Değişken Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Girdi Sorunları Girdi Boyu Değişken Girdi Verisi Eğitime Uygun Değil Çözüm : Öznitelik Çıkarma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Aşama 1 – Veri Toplama ve Eğitim Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Aşama 2 – Ayırt Etme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Öznitelik Çıkarma MFCC DFT Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi MFCC Mel-Frequency Cepstrum Katsayıları, algı temelli sesi temsil eden katsayılardır. Fourier Dönüşümü veya Discrete Cosine Dönüşümü'nden türetilir. FFT/DCT ve MFCC arasındaki temel fark MFCC'de frekans bantları logaritmik olarak (Mel ölçüsünde) yerleşmiştir ve bu da insan ses sisteminin yanıtını bantları doğrusal olarak yerleşen FFT veya DCT'ye göre daha da yaklaştırır. Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi MLP Yapay Sinir Ağları 4 Katman 1 Giriş 1 Çıkış 2 Gizli Geriye Yayılım Algorithması HyperTansig Rastsal İlkleme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Kümesi 4 Konuşmacı Aybars Kürşat Begüm Fırat Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Kümesi Konuşmacı başına 10 kelime Ad Adil Sektör Kızı Öp Vizör Kokoş Porsuk Öpücük Kuzen Yüzyıl Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Değerlendirme Kümesi Eğitim Kümesi Yeni Girdiler Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 1 Adım : 1000 Ayırt Etme Oranı: %32,5 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 1 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 2 Adım : 2000 Ayırt Etme Oranı: %45 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 2 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 3 Adım : 5000 Ayırt Etme Oranı: %57,5 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Deney 3 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Bitim Sonuç: Düşük başarım oranı? Nasıl geliştirilebilir: Adım sayısı Nöron sayıları Girdi Daha çok girdi Daha az gürültü; daha iyi kayıt ortamı Daha iyi örnek dağılımı Daha iyi öznitelik çıkarma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi Teşekkürler Yöney nicemleme işlemlerindeki ve Malcom Slanley’in MFCC fonksiyonunu düzenlemedeki yardımlarından ötürü Dr. Emine Ekin’e teşekkür ederiz. Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi