Yapay Zeka Desteği İle Televizyon Kontrolü


Abstract views: 25 / PDF downloads: 51

Authors

  • Esra ERGİN Konya Teknik Üniversitesi
  • Umut ÖZKAYA Konya Teknik Üniversitesi

DOI:

https://doi.org/10.59287/icaens.996

Keywords:

Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Sinyal İşleme, Konuşma Tanıma, Spektogram Analizi

Abstract

Bu yazıda, televizyon kanal isimlerinin sesli komutlarından oluşan ses sinyalleri toplanarak bir veri seti oluşturuldu. Derin öğrenme yapısı olan, kendi tasarladığımız CNN mimarisi kullanılarak ses sinyallerinin farklı sınıflandırılma işlemlerine tabi tutulması sağlandı. CNN mimarisi kullanılarak yapılan tüm sınıflandırma işlemlerinden önce ses sinyallerinin spektogram analizi gerçekleştirilerek CNN mimarisinin işlemesine hazır hale getirildi. CNN mimarisi kullanılarak ilk olarak veri setinin yetişkin ve çocuk ses sinyalleri olarak sınıflandırılması işlemi yapılmıştır. Bu işlem sonucunda model %93.54 doğruluk oranında sınıflandırma yapmıştır. Daha sonra yetişkin ses sinyallerinin televizyon kanal isimlerine göre sınıflandırma yapılması için CNN ağı kullanılarak, %81.37 doğruluk oranı elde edilmiştir. Son işlemde CNN ağının kanal isimlerini hem yetişkin hem de çocuk olarak ayrı ayrı sınıflandırma işlemine tabi tutuldu. Sınıflandırma işlemi %74.46 doğruluk oranında tamamladığı gözlemlenmiştir.

Author Biographies

Esra ERGİN, Konya Teknik Üniversitesi

Elektrik-Elektronik Mühendisliği / Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,  Türkiye

Umut ÖZKAYA, Konya Teknik Üniversitesi

Elektrik-Elektronik Mühendisliği / Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Türkiye

Downloads

Published

2023-07-20

How to Cite

ERGİN, E., & ÖZKAYA, U. (2023). Yapay Zeka Desteği İle Televizyon Kontrolü. International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, 1(1), 225–231. https://doi.org/10.59287/icaens.996