Show simple item record

dc.contributor.advisorUçan, Osman Nuri
dc.contributor.authorCanatalay, Peren Jerfi
dc.date.accessioned2021-05-08T06:41:24Z
dc.date.available2021-05-08T06:41:24Z
dc.date.submitted2016
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/623930
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.
dc.description.abstractIn 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 rangeen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleİğnecikli sinir ağları ile ses kaynağı sınıflandırma
dc.title.alternativeSound source classi̇fi̇cati̇ons usi̇ng spi̇ki̇ng neural networks
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10102205
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid425895
dc.description.pages89
dc.publisher.disciplineElektrik Elektronik Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess