Çağrı merkezleri için derinöğrenme tabanlı interaktif konuşma tanıma /
Yazar: MUSTAFA JUMAAH AHMED
Danışman: DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Birçok ticari işletme müşterilerden gelen aramalarda çağrı merkezi sistemi kullanmaktadır. Bu
merkezlere çoğunlukla santral görevlileri gelen çağrılara cevap vermekte ve müşterileri ilgili kişilere
yönlendirmektedir. Aşırı yoğun çağrı trafiğinden dolayı müşteriler çok uzun süre bekletilmektedir. Bunun
bir çözümü olarak santral görevlileri sayısının artırılması ihtiyacı doğmaktadır. Bu durum hem maliyetleri
yükseltmekte hem de tam ve kesin bir çözüm olamamaktadır. Bu çalışmada Türkçe konuşma tanıma
kullanılarak kişilerden gelen telefon çağrılarını otomatik olarak yönlendiren interaktif bir sistem
tasarlanmış ve performans değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında ses tanıma
problemlerinde özellik çıkarımı için literatürde sıkça kullanılan Mel-Frekansı Kepstral Katsayıları (MFKK)
ve sesin sınıflandırılmasında kullanılan Saklı Markov Modeli (SMM) denenmiştir. Bu yaklaşımda
gürültüsüz ortamda elde edilen ses dosyalarına MFKK ve ardından SMM uygulanarak sonuçlar
kaydedilmiş ancak başarı oranı tatmin edici bulunmamıştır. Ardından derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım
ile Python programlama dili kullanılarak gürültülü ve gürültüsüz ortamlarda gelen çağrılarda girilen
konuşmalar analiz edilmiştir. Geliştirilen yazılımın test aşamasında üniversite santral sistemi baz alınarak
10 bölüm ve 100 kişiden oluşan bir rehber veritabanı oluşturulmuştur. Yaş, cinsiyet, bölüm, süre ve ortam
(gürültülü/gürültüsüz) parametreleri açısından tezde geliştirilen interaktif Türkçe konuşma tanıma sistemi
değerlendirilmiştir.

Abstract:
Many commercial businesses use a call center system for incoming calls from customers. In these
centers, mostly central personnel answer the incoming calls and direct the customers to the related persons.
Due to excessive call traffic, customers are kept waiting for a very long time. As a solution, there is a need
to increase the number of center personnels. This increases both costs and cannot be a complete and
definitive solution. In this study, an interactive system that automatically directs phone calls from people
using Turkish speech recognition is designed and performance evaluation is performed. In the first stage of
the study, Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Hidden Markov Model (HMM), which are
used in the classification of sound, were used for feature extraction in voice recognition problems. In this
approach, the results were recorded by applying MFCC and then HMM to the sound files obtained in a
noiseless environment, but the success rate was not satisfactory. In this context, a deep learning based
approach was used to analyze the conversations entered in incoming calls in noisy and noiseless
environments by using Python programming language. During the test phase of the developed software, a
database consisting of 10 departments and 100 people was created based on the university system. The
interactive Turkish speech recognition system developed in the thesis was evaluated in terms of age, gender,
department, duration and environment (noisy / noiseless) parameters.