Environmental sound recognition with various feature extraction and classification techniques

Abstract

Bu tezde, çevresel ses tanıma amaçlı `Öznitelik Çıkartma ve Sınıflandırma Metotları` önerilmektedir. Çevresel ses tanıma çalışması, son yıllarda popüler bir konu haline gelmiştir. Geçtiğimiz on yılda, çevresel ses tanıma alanı ile ilgili araştırmalar hızlandı. Çevresel ses tanıma, akıllı bilgisayar sistemleri ve robotlar için önemli bir role sahiptir. Bu araştırmada, çevresel sesleri tanımaya yönelik çeşitli öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma tekniklerini kullanılarak, bu teknikler üzerinden kıyaslamalar yapılarak en verimli şekilde ses tanıma yapılma amaçlanmıştır. Araştırma üç kısmı içeriyor, bunlar: temel çevresel ses tanıma, öznitelik çıkarma teknikleri, sınıflandırma teknikleri ve seçilen tekniklerin performans karşılaştırması. Son olarak, ESR alanındaki sonuca yönelik açıklamalar ve gelecekteki araştırma ve geliştirme eğilimleri verilecektir.

This thesis proposes `An Environmental Sound Recognition with various feature extraction and classification techniques` for environmental sound recognition. Study in Environmental Sound Recognition (ESR) has taken attention in recent years. In the past decade, research on the Environmental Sound Recognition (ESR) area has accelerated. ESR has important role on intelligent computer systems and robots for the purpose of identification, recognition and discrimination. In this survey, I will put forward a survey on which various feature extraction and classification techniques is better to recognize environmental sounds. Survey includes these parts: environmental sound recognition system processing, feature extraction techniques, classification techniques, and performance comparison of selected techniques. At long last, finishing up comments and future innovative work slants in the ESR field will be given.