Arnavutça Konuşma Verilerini Kullanan Derin Öğrenme Tabanlı Duygu Durum Analizi ve Sınıflandırma

Authors : Bahadir Karasulu, Elif Avcı, Tesnim Strazimiri, Betül Cengiz

Pages : 30-40

View : 57 | Download : 20

Publication Date : 2024-12-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde konuşma veya ses verilerinden konuşmacının duygu durumunun analiz edilebildiği derin öğrenme tabanlı yazılımlar sayesinde etkileşimli sesli çağrı yanıtlama sistemleri oluşturulabilmektedir. Çalışmamızda, Arnavutça bir veri kümesi oluşturulmuştur. Ses verilerinin spektral ve duyusal açıdan analizi çeşitli derin öğrenme modelleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan veri kümesi, dört farklı duygu sınıfını (öfkeli, mutlu, üzgün, şaşkın) içeren Arnavutça konuşma verilerini içermektedir. Sınıflandırma işleminde, evrişimli sinir ağı (ESA) modeli kullanılmıştır. Deneysel sonuçlara göre, Arnavutça duygu durumu sınıflandırma başarımı, alıcı işletim karakteristik (AİK) eğrisi altında kalan alan (EAKA) bazında; öfkeli sınıfı için 0.76, mutlu sınıfı için 1.00, üzgün sınıfı için 1.00 ve şaşkın sınıfı için 0.93 olarak elde edilmiştir. Çalışmaya dair bilimsel bulgular ve tartışmalar da sunulmuştur.
Keywords : Derin öğrenme, Duygu durumu, Evrişimli sinir ağı

ORIGINAL ARTICLE URL