İşitme Engellilere Yönelik Çevresel Ses Yönü Tespit Sistemi
Surround Sound Direction Detection System For The Hearing Impaired
Yazar: Kavsaoğlu, Ahmet Reşit; Camcı, Hasan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 26, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Ses yönü bulma,Sınıflandırma,Makine öğrenmesi,Perceptron algoritması,ML.NET ; Finding sound direction,Classification,Machine learning,Perceptron algorithm,ML.NET

İşitme engelli bireyler günlük hayatta birçok problemle karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu problemlerin başında sesin nereden geldiğinin tespit etmekte güçlük çekilmesi gelmektedir. Bu çalışmada, işitme engelli bireylerin çevresel ses kaynaklarını algılamalarına yönelik bir ses yönü tespit sistemi önerilmektedir. Önerilen bu sistemde insan kafa yapısı model alınarak kafa mankeni kulaklarına yerleştirilen iki adet mikrofon kullanılmaktadır. Bu mikrofonlar aracılığıyla kaydedilen çevresel ses verileri USB ses kartları aracılığıyla LattePanda tek kart bilgisayara aktarılmaktadır. Aktarılan bu ses verileri filtreleme ve normalizasyon işlemlerinden geçirilerek on beş adet öznitelik oluşturulmaktadır. Bu öznitelikler çevresel sekiz farklı bölgeden alınan ses verileri için ayrı ayrı elde edilmektedir. Çevresel ses kaynağı bir BlueTooth hoparlör ile kafa mankeni etrafındaki sekiz farklı bölgeye ayrılmış platform ortamı kullanılarak oluşturulmaktadır. Bu çevresel ses kaynağı kullanılarak her bir bölge içerisinde üç farklı konum ve bu konumlarda dört farklı ses seviyesi olmak üzere her bir bölge için on iki farklı ses kaydı ile veri seti oluşturulmaktadır. Bu veri setini oluşturmak için C# programlama dilinde bir arayüz tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu arayüz, sistem modeli iyileştirilmesi ve geliştirilmesine yönelik veri seti hazırlamak için farklı denemelerin yapılabilmesini sağlamaktadır. Hazırlanan bu veri seti ML.NET kütüphanesinde bulunan karar ağaçları, lineer destek vektör makinesi, olasılıksal dereceli azalma, tek katmanlı ve çok katmanlı Perceptron algoritmaları kullanılarak sistem modelleri oluşturulmaktadır. Bu modeller karşılaştırıldığında performans değerlendirmesinde en başarılı sonuç tek katmanlı Perceptron algoritması ile oluşturulan sistem modeli olmuştur. Tek katmanlı Perceptron algoritması ile oluşturulan model %87,5 başarı oranıyla çevresel ses yönü tespit etmektedir. Elde edilen sonuçlar, işitme engellilere yönelik çevresel ses yönü tespit sisteminin gelecek için umut vaat ettiğini göstermektedir.

Hearing-impaired individuals face many problems in daily life. One of these problems is the difficulty in determining where the sound is coming from. In this study, a sound direction detection system is proposed for hearing impaired individuals to perceive surround sound sources. In this proposed system, two microphones are used, which are placed on the ears of the head manikin, taking the human head structure as a model. Surround sound data recorded by these microphones are transferred to a LattePanda single card computer via USB sound cards. Fifteen features are created by filtering and normalizing these transmitted sound data. These features are obtained separately for sound data from eight different surrounding regions. The surround sound source is created using a BlueTooth speaker and a platform environment divided into eight different regions around the head manikin. Using this surround sound source, a data set is created with twelve different sound recordings for each region, with three different locations in each region and four different sound levels at these locations. An interface has been designed in the C # programming language to create this data set. This interface enables different trials to be made to prepare a data set for system model improvement and development. System models are created using decision trees, linear support vector machine, stochastic gradient descent, single-layer and multi-layer Perceptron algorithms in the ML.NET library. When these models are compared, the most successful result in performance evaluation has been the system model created with the single-layer Perceptron algorithm. The model created with the single-layer Perceptron algorithm determines the surrounding sound direction with a success rate of 87.5%. The results obtained show that the surround sound direction detection system for the hearing impaired is promising for the future.