TY  - JOUR
TI  - Konuşmalardaki duygunun evrişimsel LSTM modeli ile tespiti
AB  - Konuşmada duygu tanıma İngilizce adıyla Speech emotion recognition (SER), duyguların konuşmasinyalleri aracılığıyla tanınması işlemidir. İnsanlar, iletişiminin doğal bir parçası olarak bu işlemi verimlibir şekilde yerine getirebilse de programlanabilir cihazlar kullanarak duygu tanıma işlemi hali hazırdadevam eden bir çalışma alanıdır. Makinelerin de duyguları algılaması, onların insan gibi görünmesini vedavranmasını sağlayacağından dolayı, konuşmada duygu tanıma, insan-bilgisayar etkileşiminingelişmesinde önemli bir rol oynar. Geçtiğimiz on yıl içerisinde çeşitli SER teknikleri geliştirilmiştir, ancaksorun henüz tam olarak çözülmemiştir. Bu makale, Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional neural networks-CNN) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory-LSTM) olmak üzere iki derin öğrenmemimarisinin birleşimine dayanan bir konuşmada duygu tanıma tekniği önermektedir. CNN lokal öznitelikseçiminde etkinliğini gösterirken, LSTM büyük metinlerin sıralı işlenmesinde büyük başarı göstermiştir.Önerilen Evrişimsel LSTM (Convolutional LSTM – Co-LSTM) yaklaşımı, insan-makine iletişimindeetkili bir otomatik duygu algılama yöntemi oluşturmayı amaçlamaktadır. İlk olarak, Mel FrekansıKepstrum Katsayıları (Mel Frequency Cepstral Coefficient- MFCC) kullanılarak önerilen yöntemdekonuşma sinyalinden bir görüntüsel öznitelikler matrisi çıkarılır ve ardından bu matris bir boyuta indigenir.Sonrasında modelin eğitimi için öznitelik seçme ve sınıflandırma yöntemi olarak Co-LSTM kullanılır.Deneysel analizler, konuşmanın sekiz duygusunun tamamının RAVDESS (Ryerson Audio-VisualDatabase of Emotional Speech and Song) ve TESS (Toronto Emotional Speech Set) veri tabanlarındansınıflandırılması üzerine yapılmıştır. MFCC Spektrogram öznitelikleri kullanılarak Co-LSTM ile %86,7doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önceki çalışmalar ve diğer iyi bilinensınıflandırıcılarla karşılaştırıldığında önerilen algoritmanın etkinliğini ikna edici bir şekildekanıtlamaktadır.
AU  - Öztürk, Ömer Faruk
AU  - PASHAEI, ELHAM
DO  - 10.24012/dumf.1001914
PY  - 2021
JO  - Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
VL  - 12
IS  - 4
SN  - 1309-8640
SP  - 581
EP  - 589
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/482597
ER  -