İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2025

EmotionUnet: Konuşma Duygu Tanıma için U-Net Tabanlı Özgün Derin Öğrenme Modeli

Dergi

AJIT-e: Academic Journal of Information Technology

ISSN 1309-1581

YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · gold TR Index Atıf 0 Yüzdelik 21.8% FWCI 0.0
Yıl
2025
Tür
article

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİS YÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adı AJIT-e: Academic Journal of Information Technology
  • OpenAlex OpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex · Türkçe

Konuşma, insanlar arasındaki iletişimin en temel ve etkili yolu olarak değerlendirilmektedir. İnsanlar konuşma yolu ile duygu, düşünce ve bilgilerini paylaşmakta, ilişkilerini güçlendirmekte ve toplumsal bağlarını pekiştirmektedir. Konuşma sırasında karşıdaki kişinin duygu durumunun anlaşılması, empati kurarak daha etkili ve anlamlı bir iletişim sağlamak için önemlidir. Günümüzde telefon gibi araçlarla yapılan uzaktan konuşmalarda ifade edilen duygu tonlarının anlaşılması için konuşma duygu tanıma yöntemlerinden sıklıkla faydalanılmaktadır. Konuşma duygu tanıma müşteri hizmetleri, sağlık, eğitim, eğlence ve akıllı sistemler gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Konuşma duygu tanımada sinyal işleme, istatistiksel analiz ve biyometrik teknikler gibi yöntemler kullanılırken, son zamanlarda derin öğrenme yöntemleri de yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada konuşma duygu tanıma için evrişimsel sinir ağları kullanılarak U-Net tabanlı özgün derin öğrenme modeli önerilmiştir. Önerilen modelin hiper-parametre optimizasyonları için Bayesian optimizasyon yönteminden faydalanılmıştır. Önerilen model Türkçe, İngilizce, Arapça ve Bangla dillerinden dört farklı veri ile analiz edilmiştir. Önerilen model ile farklı veri setlerinde %56,55 ile %99,71 arasında doğruluk hesaplanmıştır.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

0 atıf

OpenAlex cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yazarlar

  1. YASİN GÖRMEZ SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ