Diyalog Geliştirme için Bağlaşımlı Tensör Ayrıştırma Yöntemleri

dc.authorid Serap Kırbız Şimşek / 0000-0001-7718-3683
dc.contributor.ProjectManager Şimşek, Serap
dc.contributor.advisor Cemgil, Ali Taylan
dc.contributor.advisor Liutkus, Antoine
dc.contributor.author Şimşek, Serap Kırbız
dc.date.accessioned 2022-10-10T12:25:28Z
dc.date.available 2022-10-10T12:25:28Z
dc.date.issued 2021
dc.department Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü en_US
dc.description.PublishedMonth Mart en_US
dc.description.abstract Ayrıştırma tabanlı ses modelleme yöntemleri, hesaplama gücünün artmasıyla ve istatistiksel modelleme yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemler, ses kodlama, müziksel bilgi çıkarımı, müziğin notaya dökülmesi, içerik analizi, kaynak ayrıştırma, ses onarımı ve gürbüz konuşmacı tanımanın da aralarında bulunduğu birçok alanda kullanılmaktadır. Bizim bu projede temel amacımız, birden fazla kaynak içeren ses kayıtlarındaki konuşma işaretlerini güçlendirmek için kaynak ayrıştırma algoritmalarından faydalanarak bir yöntem geliştirmektir. Diyalog ve ortamdaki diğer sesler arasındaki doğru dengeyi bulmak ses mühendisleri için önemli bir problem olup, dinleyici şikayetlerinin de gittikçe artan bir sebebini oluşturmaktadır. Dinleyiciler, kendi kişisel tercihlerine, dinleme ortamlarına ve duymalarına uygun olarak diyalog ve çevresel sesler arasındaki ses dengesini kendileri ayarlamak istemektedirler. Bu projedeki temel amaçlar ve aşamalar aşağıdaki gibidir: i) Durağan olmayan çok boyutlu zaman serilerinde, matris ve tensör ayrıştırma modellerini kullanarak diyalog içeren ses kayıtlarından diyalogların ayrıştırılması ve bunun daha sonra kayıtta bulunan diğer seslerle farklı oranlarda yeniden birleştirilmesiyle, kullanıcının ihtiyaçlarına ya da zevkine dayalı bir kayıt dinlemesini sağlama ii) Televizyon programları gibi akan veri üzerinde de çalışabilmek üzere, önerilen yöntemin gerçek zamanda çalışması. Bu bağlamda, veri geldikçe gerçek zamanlı olarak işlenecektir. iii) Geliştirilen yöntemlerin etkinliğinin gerçek uygulamalarda kullanımı. Projenin çıktıları olan modelleme, çıkarım ve model seçimi yöntemleri; işaret işleme, yapay öğrenme ve istatistik alanlarında temel metodolojik katkılar yapmaktatır. Bunun dışında çıktılar, bilgi madenciliği, biyoinformatik, sistem biyolojisi, yer bilimleri, karmaşık sistemler, algılayıcı ağları, finans veya akustik konularındaki büyük veri öbeklerinin incelendiği çalışmaları destekleyecektir. Bu bağlamda, MEF Üniversitesi bünyesinde yerli ve uluslararası alanda süren işbirliklerinin sürdürülmesi ve geliştirilmesi de planlanmaktadır. en_US
dc.identifier.citation Şimşek Kırbız, S., Cemgil, T. A., Liutkus, A. (15.03.2021).Diyalog geliştirme için bağlaşımlı tensör ayrıştırma yöntemleri.TÜBİTAK EEEAG Proje. ss. 1-34. en_US
dc.identifier.endpage 34 en_US
dc.identifier.other Proje Grubu: TÜBİTAK EEEAG Proje
dc.identifier.scopusquality N/A
dc.identifier.startpage 1 en_US
dc.identifier.trdizinid 621845
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11779/1857
dc.identifier.wosquality N/A
dc.institutionauthor Kırbız Şimşek, Serap
dc.language.iso tr en_US
dc.publisher TÜBİTAK en_US
dc.relation.journal TÜBİTAK EEEAG Proje en_US
dc.relation.publicationcategory TÜBİTAK Project en_US
dc.relation.tubitak 2.15E+78
dc.rights info:eu-repo/semantics/closedAccess en_US
dc.subject Derin öğrenme en_US
dc.subject Kaynak ayrıştırma en_US
dc.subject Diyalog geliştirme en_US
dc.title Diyalog Geliştirme için Bağlaşımlı Tensör Ayrıştırma Yöntemleri en_US
dc.type Project en_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
document (14).pdf
Size:
1.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Proje Dosyası

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.44 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: