Sınırlı bir alanda ses kaynağı yönünün deneysel veriler kullanılarak yapay sinir ağı ile tahmin edilmesi
Estimation of the sound source direction with artificial neural networks using experimental data on the limited area
Yazar: EYÜP CAN SARI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN GÜN
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Ses dalgaları = Sound waves ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmada, normal koşullar altında daha önceden belirlenmiş ve bir metre karelik
alandan alınmış ses seviyesi değerleri kullanılarak, ses kaynağının belli bir uzaklığa göre yönünün
bulunması amaçlanmıştır. Sabit genlikte ve frekansta yayın yapan bir ses kaynağı kullanılarak,
tertiplenen uygun ortam için, sürekli ilgili ortamı dinleyerek ve verileri kaydederek, yön
tayinindeki ilişki incelenmeye çalışılmış ve o alan için bir "konum-ses seviyesi" ilişkisi ortaya
konulmuştur. Sistemin fiziksel gerçekliği, ses seviyesi ölçerlerin kaynağa olan uzaklığından
meydana gelen ses gücü seviyesi düşmelerine dayanmaktadır. Ses kaynağının, ses seviyesi
ölçerlere olan açısı değiştikçe, alınan sistem verilerindeki değişim ve bu değişimle kaynağın yönü
arasındaki ilişkisi incelenmiştir. Sistemde beş adet desibel metre kullanılmış ve mesafe, ses
seviyesi, ortam gürültüsü, ses kaynağı açısı gibi veriler alınmıştır. Bu veriler kullanılarak,
sistemde tanımlanan dört bölge için çeşitli açılarda doğrusallık incelenmiştir. Elde edilen
doğrusallık parametreleri ile ortamda başka bir konum için alınan değerler birlikte işleme tâbî
tutulduğunda kaynak açısının doğru bulunup bulunmadığı incelenmiştir. Alınan veriler,
MATLAB' de yapay sinir ağına tabii tutularak, ses kaynağının bulunduğu bölgenin ve açının
tahmin edilmesi sağlanmıştır. Ayrıca doğrusallık incelemesinde elde edilen yön verisi ile yapay
sinir ağından alınan yön verisi arasında karşılaştırma yapılmıştır. Tahmin için, geri yayılımlı ileri
beslemeli (feed-forward back propagation) gizli katmanında 8 nöron olan yapay sinir ağı yapısı
kullanılmıştır. Sonuçlar ve sonuçlar arasındaki ilişkiler grafikler ile ifade edilmiştir.

Abstract:
In this study, it is aimed to find the direction of the sound source, according to certain
distance which were determined previously at the normal conditions and taken from one square
meter area by using the sound level values. A source of sound, at a constant amplitude and
frequency, for a suitable environment arranged, and by recording the data, attempted to examine
the relationship in the direction determination and "position-sound level relation" was established
for releated area. The physical reality of the system is based on the decreasing the sound power
level according to distance that the sound level meter from the source. As the angle of the sound
source to the sound level meter changes, the relationship between the change in the received
system data and the direction of the source was investigated. Five decibel meters were used in the
system and some datas, such as distance, sound level, ambient noise, and sound source angle were
taken. Using these data, linearity was examined at the various angles for the four defined regions
in the system. The obtained linearity parameters and the values which were taken for another
position in the environment, were investigated that whether the source angle was correct or not.
The obtained datas were subjected to artificial neural network in MATLAB and the region and
angle of the sound source were estimated. Moreover, the direction datas were obtained from the
linearity analysis and the direction datas were taken from the artificial neural network. They were
compared. For estimation, an artificial neural network structure which has 8 neurons were used
in the feed-forward back propagation in its secret layer. Consequenlty, the results were expressed
with the graphs.