MFKK Özniteliklerine Eklenen Logaritmik Enerji ve Delta Parametrelerinin Yaş ve Cinsiyet Sınıflandırma Üzerindeki Etkileri

Authors : Ergün YÜCESOY

Pages : 32-43

Doi:10.21597/jist.772804

View : 43 | Download : 18

Publication Date : 2021-03-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Konuşmacıların yaş ve cinsiyet gruplarının otomatik olarak belirlenmesi önemli bir araştırma konusudur ve başta çağrı merkezleri olmak üzere birçok alanda farklı amaçlarla kullanılmaktadır. Bu çalışmada Mel Frekansı Kepstrum Katsayılarına (MFKK) eklenen logaritmik enerji ve delta parametrelerinin otomatik yaş ve cinsiyet tanıma üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Konuşma sinyallerinden çıkarılan MFKK öznitelikleri, Gauss Karışım Modeli (GKM) süpervektörlerine dönüştürüldükten sonra Destek Vektör Makinesine (DVM) uygulanmış ve gerçekleştirilen optimizasyon süreci sonunda konuşmacıların yaş ve cinsiyet gruplarına karar verilmiştir. Çalışmada MFKK’ya eklenen parametrelerin yanı sıra MFKK sayısının ve GKM bileşen sayısının başarı üzerindeki etkileri de araştırılmıştır. MFKK sayısı 8 ile 20, GKM bileşen sayısı ise 32 ile 256 arasında değiştirilerek sistem üzerinde testler yapılmıştır. aGender veritabanının geliştirme bölümündeki 299 konuşmacının 1388 konuşması ile yapılan testlerde en yüksek sınıflandırma oranı, 12 kepstral katsayıya logaritmik enerji, delta ve delta-delta parametrelerinin eklenmesi sonucunda %60.23 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada optimum GKM bileşen sayısı 128 olarak belirlenirken, logaritmik enerji, delta ve delta-delta parametrelerinin başarı üzerindeki etkileri sırasıyla %1.17, %3.24 ve %4.61 olarak saptanmıştır.
Keywords : Yaş ve cinsiyet sınıflandırma, Konuşma işleme, Destek vektör makineleri, Gauss karışım modeli

ORIGINAL ARTICLE URL