Öksürük ses kayıtları kullanılarak COVID-19 tahmini
Predicting COVID-19 using cough audio recordings
Yazar: NURSEN KELEŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Mel frekans cepstral katsayıları (MFCC) = Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sinir ağları = Nerve net ; Spektrogram = Spectrogram ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Amaç: Bu tez çalışmasının amacı, 2020 yılında tüm dünyayı etkileyen ve Dünya Sağlık Örgütü
(WHO) tarafından pandemi olarak ilan edilen COVID-19 virüsünü erken teşhis ve düşük
maliyette tespit eden yapay zekâ teknolojisinin bir alt dalı olan makine öğrenmesi tekniği
geliştirilmiştir. Hastalığın hızlı bir şekilde tespit edilebilmesi için ön tarama araçlarının
kullanımına olanak sağlanarak COVID-19 virüsünün tespitinde en önemli semptomlarından
birisi olan öksürük sesleri kullanılarak Yapay Zekâ destekli bir çözüm yöntemi önerilmiştir.
Yöntem: Bu tez çalışmasında kullanılan veriler, klinik doktorunun yönlendirmesi ile PCR
(Polimeraz Zincir Reaksiyonu) testi yaptıran ve test sonucu pozitif veya negatif çıkan bireylerin
öksürük ses verileri telefon ve sosyal medya üzerinden kaydedilerek incelenmesine
dayanmaktadır. Deneklere ait PCR testleri klinik olarak doğrulanmış 750 örnekten öksürük ses
verilerine dayanarak COVID-19 tahmini yapılmıştır. COVID-19 testi pozitif veya negatif olan
kadın ve erkek bireylerden akıllı telefonlar aracılığıyla toplanan 750 örnekle bir veri kümesi
oluşturulmuştur. Oluşturulan veri kümesi üzerinden en sık kullanılan; Mel Frekans Cepstral
Katsayıları (MFCC), Spektrogram, Sıfır Geçiş Oranı, Spektral Azalma, Spektral Ağırlık
Merkezi gibi sıklıkla kullanılan öznitelik çıkarma yöntemleri yanında Ton, Karekök Ortalama,
Perdeleme gibi önceki çalışmalarda çok kullanılmamış ancak ses işlemede doğruluk oranını
artıran öznitelik çıkarma yöntemi ile birlikte 7 adet öznitelik çıkarma yöntemi kullanılarak sesin
öznitelikleri belirlenmiştir. Kullanılan her bir öznitelik veri kümesi üzerinde ayrı ayrı ele
alınarak sonuçları incelenmiş doğruluk oranları bulunmuştur Daha sonra pozitif ve negatif
bireylerin sınıflandırmasında, Destek Vektör Makinesi (SVM), Rastgele Orman (Random
Forest), k-En Yakın Komşu (kNN), Naive Bayes ve Derin Sinir Ağı (DNN) yöntemleri
kullanılarak en yüksek doğruluk veren yöntem belirlenmiştir.
Bulgular: Tez çalışmasının sonucunda 375 deneğe ait COVID-19 sonucu pozitif ve 375 deneğe
ait COVID-19 verisi negatif olmak üzere 750 deneğe ait test sonucunun öksürük sesi veri
kümesi elde edilmiştir. Oluşturulan bu veri kümesi kullanılarak COVID-19 tahmini için
sınıflandırma yöntemlerinden makine öğrenmesi yönteminin alt dalı olan klasik yöntem
algoritması ile derin öğrenme yönteminin sonuçları alınmıştır. Sınıflandırma sonucunda
doğruluk oranının veri kümesinin güvenilir olmasının ve öznitelik çıkarma yöntemlerinden sık
kullanılan MFCC gibi yöntemlerin yanında Spektrogram, Sıfır Geçiş Oranı, Spektral Azalma,
Spektral Ağırlık Merkezi, Ton, Karekök Ortalama gibi yöntemlerin kullanılması doğruluk
oranını arttığı görülmüştür. Sınıflandırma yöntemlerinden derin öğrenme yöntemi olan Derin
Sinir Ağları (DNN) modelinin, klasik yöntem algoritmalarından daha yüksek bir doğruluk
verdiği görülmüştür.
Sonuç: Pozitif ve negatif bireylerin sınıflandırmasında, Destek Vektör Makinesi %64.02,
Rastgele Orman %96.97, k-En Yakın Komşu %65.98, Naive Bayes %83.68 ve Derin Sinir Ağı
ile %98.48 doğruluk elde edilmiştir. Tüm bu sonuçlar baz alınarak öksürük sesi kullanılarak
COVID-19 teşhisinin tahmini problemi için önerilen sınıflandırma problemlerinden derin
öğrenme yöntemlerinin klasik yöntemlerden daha başarılı olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: COVID-19, Derin Sinir Ağı, Random Forest, MFCC, Spektrogram, Sıfır
Geçiş Oranı

Abstract:
Aim: The aim of this thesis study is to present the machine learning technique, which is a subbranch of artificial intelligence technology that detects the COVID-19 virus, which affected the
whole world in 2020 and was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO)
in an early and low-cost way. To enable the use of fast, cost-effective and useful pre-screening
tools to automatically detect the disease and to propose an Artificial Intelligence-supported
solution method using cough sounds, one of the most important symptoms of the disease,
COVID-19 prediction.
Method: The data used in this thesis study are based on the examination of cough voice data
of individuals who had a PCR (Polymerase Chain Reaction) test with the guidance of their
clinic doctor and whose test result was positive or negative, by recording them over the phone
and social media. COVID-19 prediction was made based on cough sound data from 750 samples
whose PCR tests were clinically validated. A dataset was created with 750 samples collected
via smartphones from male and female individuals with positive or negative COVID-19 test.
The most frequently used data set; Along with the frequently used feature extraction methods
such as Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrogram, Zero Crossing Ratio,
Spectral Decay, Spectral Center of Gravity, along with the feature extraction method that has
not been used much in previous studies such as Tone, Square Root Average, Screening, but
increases the accuracy rate in sound processing. The features of the sound were determined by
using the feature extraction method. Each attribute used was handled separately on the dataset,
and the results were examined and their accuracy rates were found. Then, in the classification
of positive and negative individuals, the method with the highest accuracy was determined by
using Support Vector Machine (SVM), Random Forest, k-Nearest Neighbor (kNN), Naive
Bayes and Deep Neural Network (DNN) methods.
Findings: As a result of the thesis study, a 750 data set of cough sounds, consisting of 375
COVID-19 positive and 357 COVID-19 negative data, was obtained. Using this data set, the
results of the classical method algorithms, which are sub-branches of the machine learning
method, and the results of the deep learning method, one of the classification methods for
COVID-19 prediction, were obtained. As a result of the classification, the accuracy rate of the
data set is reliable and it increases the accuracy rate as well as frequently used methods such as
Spectrogram, Zero Crossing Rate, Spectral Decay, Spectral Center of Gravity, Ton, Square
Root Average (RMS), MFCC. It has been observed that the Deep Neural Networks (DNN)
model, which is a deep learning method from the classification methods, gives higher accuracy
than the classical method algorithms.
Result: The accuracy in classification of positive and negative individuals was 64.02% with
Support Vector Machine, 96.97% with Random Forest, 65.98% with k-Nearest Neighbor,
83.68% with Naive Bayes and 98.48% with Deep Neural Network. Based on all these results,
it has been seen that deep learning methods, which is one of the proposed classification
problems for the COVID-19 prediction problem using cough sound, are more successful than
classical methods.
Keywords: COVID-19, Deep Neural Network, Random Forest, MFCC, Spectrogram, Zero Crossing Rate