IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • Volume:38 Issue:2
  • Ses verilerinden cinsiyet tespiti için yeni bir yaklaşım: Optimizasyon yöntemleri ile özellik seçimi...

Ses verilerinden cinsiyet tespiti için yeni bir yaklaşım: Optimizasyon yöntemleri ile özellik seçimi

Authors : Feyza ALTUNBEY ÖZBAY, Erdal ÖZBAY
Pages : 1179-1192
Doi:10.17341/gazimmfd.938294
View : 28 | Download : 9
Publication Date : 2022-10-07
Article Type : Research Paper
Abstract :Son yıllarda, birçok farklı uygulama alanına sahip cinsiyet tespiti, konuşma analizinin önemli bir problemidir. Cinsiyet tespiti için perde, medyan, frekans gibi ses verilerinin farklı özelliklerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada, ses verilerinden cinsiyet tespiti için metasezgisel optimizasyon algoritmalarını temel alan özellik seçimi yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, ses verilerini en uygun biçimde temsil edecek özellik kümesi optimizasyon algoritmaları ile seçilmiş ve elde edilen özellikler kullanılarak yapay zekâ algoritmaları ile cinsiyet tespiti yapılmıştır. Ses verilerinden özellik seçimi yapmak için karmaşık problemleri çözmek konusunda yeteneklere sahip doğadan esinlenmiş metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO), Karınca Koloni Optimizayonu (KKO), Salp Sürüsü Algoritması (SSA) ve Balina Optimizasyonu Algoritması (BOA) ses verilerinden özellik seçimi için ilk kez modellenmiştir. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarının etkinliğini ölçmek için genel erişime açık veri kümesi kullanılmıştır. PSO, KKO, SSA ve BOA’nın özellik seçimi için performansları uygunluk fonksiyonu değeri, doğruluk değeri ve seçilen özellik sayısı olmak üzere üç farklı ölçüt bakımından karşılaştırılmıştır. Metasezgisel optimizasyon algoritmaları ile özellik seçimi yapıldıktan sonra elde edilen yeni veri kümeleri ve orijinal veri kümesine Naive Bayes ve Karar Ağacı algoritmaları uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, metasezgisel optimizasyon algoritmalarını özellik seçimi için kullanan bu yöntem sayesinde Naive Bayes ve Karar Ağacı algoritmaları ile elde edilen sonuçlarda başarı oranın arttığı gözlemlenmiştir.
Keywords : Cinsiyet tespiti, özellik seçimi, optimizasyon, sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025