Türkçe konuşma sinyalinden duygu tanıma

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorYıldırım, Serdar
dc.contributor.authorOflazoğlu, Çağlar
dc.date.accessioned2024-05-28T11:25:00Z
dc.date.available2024-05-28T11:25:00Z
dc.date.issued2011en_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractİnsan-bilgisayar etkileşim teknolojisinde, kullanıcı ve bilgisayar arasındaki etkileşimi daha doğal hale getirecek arayüzlerin tasarımı önemli bir konu haline gelmiştir. Etkileşim sırasında bu tür arayüzlerin uygulanmasına yönelik anahtar adımlardan biri de kullanıcının duygusal durumlarının belirlenmesidir. Bu çalışmada, Türkçe konuşma sinyalinden duygu tanıma konusu araştırılmıştır. Bu amaçla, 5304 adet konuşma sinyalini içeren Türkçe duygusal konuşma veritabanı oluşturulmuştur. Oluşturulan veritabanı konuşma sinyallerinin hem kategorik hem de 3-boyutlu duygu uzayı değerlendirmesini içermektedir. Türkçe konuşmanın akustik parametrelerinin duygulardan nasıl etkilendiği hakkında bilgi elde edebilmek için; temel frekans, formant frekansları ve ünlü harf süreleri gibi konuşma prosodisiyle ilgili bir grup akustik parametre, duygunun fonksiyonu olarak detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Bu çalışmada özellikle konuşma sinyalinden negatif-negatif değil ve kızgın-kızgın değil ikili sınıflandırma problemleri ile temel duygu boyutlarının (değerlik, aktivasyon ve baskınlık) kestirimi üzerine odaklanılmıştır. Konuşma sinyalinden otomatik duygu tanıma için birçok makine öğrenme ve öznitelik seçim algoritmaları incelenmiştir.en_US
dc.description.abstractAn emerging trend in human?computer interaction technology is to design spoken interfaces that facilitate more natural interaction between a user and a computer. Being able to detect the user?s affective state during interaction is one of the key steps toward implementing such interfaces. In this study, emotion recognition from Turkish speech signal is explored. For this purpose, first a Turkish emotional speech database which includes 5304 speech signals is constructed. The database includes both categorical and 3-dimensional emotional space ratings of speech signals. In order to obtain knowledge on how acoustic parameters of Turkish speech are affected from emotions, a set of acoustic parameters related to speech prosody such as fundamental frequency, formant frequencies and vowel durations were analyzed in detail as a function of emotion. This study particularly focuses on two binary classification problems, recognizing negative vs. non-negative emotions and recognizing angry vs. non-angry emotions, and the problem of estimating emotion primitives (valence, activation, and dominance) from speech signals. Several machine learning and feature selection algorithms were explored for automatic emotion recognition from speech.en_US
dc.identifier.endpage67en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=EEdeQgIdFRxX5NbvVau-AkhYHEg7UvEnCjnm5DtACNw_xKLA8DJE8LuXPU2W5IYE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12483/7217
dc.identifier.yoktezid301063en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherHatay Mustafa Kemal Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDilbilimen_US
dc.subjectLinguistics ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliğien_US
dc.titleTürkçe konuşma sinyalinden duygu tanımaen_US
dc.title.alternativeEmotion recognition from Turkish speech signalen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
301063.pdf
Boyut:
1.93 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

FBE Tez Koleksiyonu