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

Authors : Yasin Görmez

Pages : 232-250

Doi:10.5824/ajite.2025.03.003.x

View : 73 | Download : 97

Publication Date : 2025-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :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.
Keywords : Konuşma Duygu Tanıma, Derin Öğrenme, Evrişimsel Sinir Ağları, U-Net, Makine Öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL