1. İAÜ Açık Erişim
  2. Enstitüler -- Institutes
  3. Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
  4. Tezler -Thesis
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/1962
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorCanatalay, Peren Jerfi-
dc.date.accessioned2019-05-16T13:33:36Z-
dc.date.available2019-05-16T13:33:36Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11547/1962-
dc.description.abstractBu yüksek lisans tezinde, mikrofon dizilerinden alınan verilerin işlenmesi ile ses kaynağının yer tayini üzerine çalışılmıştır. Ses kaynağı konumu belirlemede başarımı en yüksek yöntemlerden biri olan faz dönüşümlü yönlendirilmiş cevap gücü algoritması üzerine yoğunlaşılmıştır. Mikrofon dizileri ile yapılan kayıtlarda kaynakların ayrı ayrı dinlenebilmesi için odaklama yapılması gerekmektedir ve bunun için de ses kaynağı konumunun kesin bir şekilde bulunabilmesi gerekmektedir. Bu amaçla konum bilgilerinin değerlendirilmesi ve yer tayini işlemi için iğnecikli sinir ağı ile sınıflandırma yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, oldukça yüksek bir başarıma işaret etmektedir. Belirlenen konumlar, bilinen gerçek konuşmacı konumları ile oldukça uyumludur ve hata oranları birkaç santimetreyi aşmamaktadır.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜtr_TR
dc.subjectİğnecikli sinir ağıtr_TR
dc.subjectSes kaynağı yer bulmatr_TR
dc.subjectSpiking neural networktr_TR
dc.subjectSound source localizationtr_TR
dc.titleİĞNECİKLİ SİNİR AĞLARI İLE SES KAYNAĞI SINIFLANDIRMAtr_TR
dc.typeThesistr_TR
dc.description.abstractolIn this master of science thesis, we have worked on determining sound source positions via processing data obtained from microphone arrays. We have focused on phase transformed steered response power algorithm which is one of the most powerful techniques on sound source localization. To listen sound sources separately, focusing is needed which requires the exact position knowledge of source localization when microphone arrays are used, for this purpose, to evaluate position information and localization, classification is incorporated using a spiking neural network. Results obtained indicate very a good performance. Determined positions are quite comparable with the known positions of five talkers, thus calculated positional errors are in a few centimeters rangetr_TR
dc.publisher.firstpagenumber1tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber65tr_TR
Appears in Collections:Tezler -Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
425895.pdfTez dosyası1.89 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.