Konuşmacıları Kadın, Erkek ve Çocuk Olarak Sınıflandırmada Veri Artırmanın Performansa Etkisi

Authors : Ergün Yücesoy

Pages : 974-987

Doi:10.21597/jist.1505349

View : 55 | Download : 45

Publication Date : 2024-09-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Derin öğrenme alanındaki gelişmeler daha doğru sınıflandırıcıların oluşturulmasına olanak sağlamıştır. Ancak yüksek genelleme yeteneğine sahip derin öğrenme modellerinin oluşturulabilmesi için büyük miktarda etiketli veri kümelerine ihtiyaç duyulmaktadır. Veri artırma bu ihtiyacın karşılanmasında yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada konuşmacıların yaş ve cinsiyetlerine göre sınıflandırılmasında farklı veri artırma yöntemlerinin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Çalışmada yetişkin konuşmacılar erkek ve kadın olarak, çocuklar ise cinsiyet ayrımı yapılmadan tek bir sınıf olarak değerlendirilmiş ve toplamda üç (kadın, erkek ve çocuk) sınıflı bir sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda gürültü ekleme, zaman uzatma ve perde kaydırma olmak üzere üç veri artırma yöntemi farklı kombinasyonlarda kullanılarak yedi farklı model oluşturulmuş ve her birinin performans ölçümleri yapılmıştır. aGender veri kümesinden rastgele seçilen 5760 konuşma verisi ile geliştirilen bu modeller arasında en yüksek performans artışı üç veri artırma yönteminin birlikte kullanıldığı modelle sağlanmıştır. Bu model sınıflandırma doğruluğunu %84.583’den % 87.523’e çıkararak %3’e yakın performans artışı sağlarken veri artırmanın kullanıldığı diğer modellerde de %1 ile %2.3 arasında performans artışı sağlanmıştır.
Keywords : Yaş ve cinsiyet Tanıma, Evrişimli sinir ağları, Veri artırma, Perde kaydırma, Zaman uzatma, Gürültü ekleme

ORIGINAL ARTICLE URL