Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: CELALETTİN ARSLAN
Danışman: Volkan Kaya
Özet:
Ses,
kişiler arası iletişimde kullanılan temel unsurdur ve özellikle acil durum
iletişiminde hayati bir rol oynamaktadır. Acil durum iletişiminde, konuşma
seslerinin anlaşılabilirliği hızlı ve doğru bilgi akışı için kritik öneme
sahiptir. Geleneksel iletişim yöntemlerinin başarısız olduğu durumlarda, telsiz
iletişimi bağımsız yapısı sayesinde güvenilir bir araç olarak öne çıkmaktadır. Telsiz
iletişiminde karşılaşılan en büyük sorun gürültülü seslerin anlaşılamamasıdır.
Son yıllarda öne çıkan derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı, gürültülü
seslerin doğru tanımlanması için büyük faydalar sağlamaktadır. Bu tez
kapsamında, acil durum kontrollerinde kullanılmak üzere ses verilerini tanıyan
derin öğrenme tabanlı yeni bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin
eğitimi ve test edilmesi için çeşitli çevresel gürültü koşulları altında elde
edilen telsiz kayıtları kullanılarak altı farklı Türkçe ses verisi içeren yeni
bir veri seti hazırlanmıştır. Bu veri seti kullanılarak, geliştirilen modelle
%96,40 başarı oranıyla altı farklı acil durum ses verisi tanımlanmıştır.