Derin öğrenme ile türkçe ses işaretlerinden rakam tanıma
Digit recognition from turkish sound signals with deep learning
Yazar: ABDULLAH EROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
Batman Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Günümüzde, teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte, ses tabanlı tanıma sistemleri birçok alanda
önemli bir rol oynamaktadır. Ses, insanlar arasındaki temel iletişim araçlarından biri olmanın ötesinde,
otomasyon, güvenlik ve kullanıcı deneyimi gibi birçok uygulama alanında da kritik bir faktördür. Sesin
dijital ortamlarda etkili bir şekilde kullanılabilmesi, özellikle konuşma tanıma teknolojilerinin geliştirilmesi
ile mümkün olmaktadır. Bu teknolojiler, ses sinyallerini analiz ederek konuşma dilini anlama ve çeşitli
görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptir. Özellikle dijital rakam sınıflandırma, bu konuşma tanıma teknolojilerinin önemli bir uygulama alanını oluşturmaktadır. Dijital rakam sınıflandırma, ses sinyallerinden
elde edilen dijital rakamları doğru bir şekilde tanıyabilen ve ayırt edebilen sistemlerin geliştirilmesini içerir.
Bu, telekomünikasyon sistemlerinden sesli komut sistemlerine, konuşma tabanlı güvenlik uygulamalarından çeşitli endüstriyel ve ticari uygulamalara kadar geniş bir yelpazede kullanım potansiyeli sunmaktadır.
Bu bağlamda, ses tabanlı dijital rakam sınıflandırmanın önemi, günlük yaşamdan endüstriyel uygulamalara
kadar geniş bir etki alanını kapsamaktadır. Bu çalışma, ses sinyalleri üzerinden gerçekleştirilen dijital rakam sınıflandırma işleminde kullanılan farklı makine öğrenimi modellerini değerlendirerek, bu alandaki
teknolojik gelişmelere katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Ses sinyalleri üzerinden dijital rakam sınıflandırma için SVM, LSTM ve CNN modelleri değerlendirilmiştir. %80-20 eğitim-test oranında en yüksek
başarı oranını %81,94 ile CNN modeli elde etmiştir. CNN modeli, özellikle "Altı (6)" dijiti için %98,2'lik
bir başarı oranına ulaşarak dijit bazında yüksek performans sergilemiştir. Diğer dijitler arasında farklı başarı
oranları gözlemlenmiş, örneğin "Bir (1)" ve "Dokuz (9)" için yüksek performans sergilenirken, "Üç (3)",
"Dört (4)" ve "Sekiz (8)" için daha düşük başarı oranları kaydedilmiştir. Çalışma kapsamında, farklı eğitimtest oranları altında yapılan değerlendirmelerde LSTM modeli %50-50 eğitim-test oranında en yüksek başarıyı göstermiştir. SVM'nin en yüksek başarı oranını ise %80-20 eğitim-test oranında elde ettiği görülmüştür. Ancak genel olarak, derin öğrenme modelleri olan LSTM ve CNN, SVM'ye kıyasla daha yüksek başarı
oranları göstermiştir. Bu sayısal sonuçlar, derin öğrenme modellerinin özellikle ses tabanlı dijital tanıma
uygulamalarında etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: CNN, CWT, LSTM, Ses dijit sınıflandırma

Abstract:
In today's rapidly advancing technological landscape, speech-based recognition systems play a
crucial role in various fields. Sound, beyond being a fundamental means of communication among individuals, serves as a critical factor in applications such as automation, security, and user experience. The effective utilization of sound in digital environments is made possible, particularly through the development of
speech recognition technologies. These technologies have the capability to analyze sound signals, comprehend spoken language, and perform various tasks. Digital digit classification, particularly, constitutes a
significant application area for these speech recognition technologies. Digital digit classification involves
the development of systems that can accurately recognize and distinguish digital digits obtained from sound
signals. This has a wide range of potential applications, from telecommunication systems to voice command
systems and from speech-based security applications to various industrial and commercial applications. In
this context, the importance of speech-based digital digit classification spans from everyday life to industrial applications. This study aims to contribute to technological advancements in this field by evaluating
different machine learning models used in the process of digital digit classification from sound signals.
SVM, LSTM, and CNN models were assessed for digital digit classification from sound signals, with the
CNN model achieving the highest success rate at 81.94% in the 80-20 training-test ratio. The CNN model
demonstrated high performance, particularly achieving a 98.2% success rate for the digit "Six (6)." Different success rates were observed among other digits, with high performance for "One (1)" and "Nine (9)"
but lower success rates for "Three (3)," "Four (4)," and "Eight (8)." In the scope of the study, evaluations
conducted under different training-test ratios revealed that the LSTM model exhibited the highest success
at a 50-50 training-test ratio. SVM achieved its highest success rate at an 80-20 training-test ratio. However,
overall, deep learning models, specifically LSTM and CNN, outperformed SVM, indicating that these numerical results highlight the effective use of deep learning models, especially in sound-based digital recognition applications.
Key Words: CNN, CWT, LSTM, Sound digit classification