Browsing by Author "Uslu, İbrahim Baran"

Now showing 1 - 9 of 9

El Hareketleri için Bir Veri Toplama Sistemi Tasarımı
(2019) Akan, Erhan; Uslu, İbrahim Baran; Akagündüz, Erdem; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Bu çalışmada, bir akıllı eldiven tasarımının yapılması, eldiven üzerindeki farklı ataletsel sensörler ve EMG sensörden veri toplanması, bu verilerin ön işlemeye tabi tutulması ve bu farklı sensör verilerinin kaynaştırılması yoluyla bir insan-makine etkileşimi uygulamasının geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Böylelikle görüntü işleme temelli yaklaşımların kusurlu olduğu noktalarda çözümler sunulması hedeflenmektedir. Akıllı eldivende, manyetometre ve jiroskop tarafından üretilecek olan dördey bazlı oryantasyon verileri ile ivmeölçer tarafından üretilecek olan ivme verilerinin ve EMG Sensor tarafından üretilen analog verilerin, toplanması ve daha sonradan farklı uygulamalarca kullanılmasına hazırlık konusunda bir çalışma yapılmıştır.
Eye Movement Controlled Peripherals for the Handicapped-Paralyzed People and Als Patients
(2017) Uslu, İbrahim Baran; Arı, Fikret; Sümer, Emre; Türker, Mustafa; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Controlling some devices in their daily life for the handicapped-paralyzed people and ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis) patients is an important challenge. In this study, a wearable system, called SmartEyes, is developed. The system is controlled by the eye movements of the user. With the help of this system, two groups of facilities are provided. The first is: communicating with predefined voiced messages, valuable especially for people who are unable to talk, and the second is: controlling some peripherals which are in the range around the user. The novelty of the developed system is that it navigates among the menus by means of the eye movements with the help of synthesized voice messages and without a need to sit across a monitor. In the control part, both the infrared (IR) and radio frequency (RF) wireless technologies were employed. The details of the peripheral control operations, namely: controlling the desk light, rolling curtain, TV, air conditioner and the sickbed, are explained in detail. The test results show that the system works quite satisfactorily in tracing and implementing the commands given by the user’s pupil gaze directions. We found that the overall satisfaction is quite high by yielding a total average survey score of 4.7 out of 5. We believe that the developed system offers a practical and efficient solution for making the lives of handicapped-paralyzed people and ALS patients easier. We carry on improving the skills of our SmartEyes system
Gezgin İletişim Sistemlerinde Konuşma Kodlama Teknikleri
(2017) Abulgasem, Saleh; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Bu çalışmada, Doğrusal Öngörümlü Kodlama-10 (Linear Predictive Coding – LPC-10), Kod Uyarımlı Doğrusal Öngörüm (Code Excited Linear Prediction - CELP) ve Sentez ile Analiz (Analysis by Synthesis - AbS) konuşma kodlama yöntemleri, ses kalitesi, bit oran ve karmaşıklık açısından karşılaştırılmaktadır. Konuşma kalitesi açısından başarım karşılaştırması öznel dinleme testleriyle, yani MOS (Ortalama Görüş Skoru) testi ile yapılmıştır. Tüm benzetimler Matlab programında gerçekleştirilmiştir. Testlerde kullanılan konuşma sinyalleri temizdir (herhangi bir arkaplan gürültüsü içermemektedir). Sonuçlar göstermektedir ki, ses kalitesi açısından yöntemler içerisinde en başarılısı CELP yöntemidir. Diğer yandan; bit oranı ve işlem süresi (karmaşıklık) açısından LPC-10 yöntemi en iyi sonuçları vermektedir.
Hava Trafik Kontrolörlerinin Stres Seviyelerinin Makine Öğrenme Teknikleriyle Algılanması
(2020) Yılmaz, Evrim; Uslu, İbrahim Baran; Turhan, Uğur; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Hava Trafik Kontrolünde olduğu gibi, iletişimin çoğunlukla ses üzerinden sağlandığı ve yoğun stresin iş kalitesini ve dolayısıyla da insan hayatını doğrudan etkileyebildiği koşullarda, stresin tespitinin makinalarla doğru bir şekilde anlaşılması, istenmeyen durumlar için önleyici tedbirler alınabilmesine olanak tanıyacaktır. Bu tez kapsamında, ses üzerinden özellikle mesleki stres altında olduğu düşünülen Hava Trafik Kontrolörlerinin, stres seviyelerinin ölçülmesi amaçlandı. Bu amaçla tez için benzersiz bir veri seti oluşturulup ses özellikleri çıkarıldı ve yapay sinir ağları ile farklı stres düzeylerinin algılanması için sınıflandırma çalışmaları gerçekleştirildi. Yapılan testler sonucunda 26 özellik seçilerek yapılan testlerde ortalama başarım, yapay sinir ağları kullanıldığında %31.2, destek vektör makinaları kullanıldığında ise %25.9'dır.
Implementation of Turkish Text-To Synthesis on a Voice Synthesizer Card With Prosodic Features
(2017) Tora, Hakan; Uslu, İbrahim Baran; Karamehmet, Timur; Department of Electrical & Electronics Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 13. School of Civil Aviation (4-Year); 01. Atılım University
This study is on hardware implementation of the Turkish text-to-speech (TTS) synthesis with a voice synthesizer card. Here, a fully functional TTS system, capable of synthesizing every Turkish text, including abbreviations, numbers, etc. is designed and implemented. The system is additionally enriched by applying some prosodic attributes for more intelligible and natural speech production. A set of rules required for proper pronunciation and stress patterns are precisely defined in a lexicon utilized for synthesizing Turkish speech. Performance of the developed system is assessed by the Mean Opinion Score (MOS) test. An average score of 3.29 out of 5 is achieved.It indicates that the proposed synthesizer can be successfully integrated to many practical Turkish TTS applications.
Rc8660 Ses Sentezleyici ile Türkçe Metinden Konuşma Sentezleme
(2015) Karamehmet, Timur; Tora, Hakan; Uslu, İbrahim Baran; Airframe and Powerplant Maintenance; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 13. School of Civil Aviation (4-Year); 01. Atılım University
Bu çalışma, metinden konuşma sentezleme problemini ve RC8660 gömülü sisteminin Türkçe'ye uyarlanması için yapılan çalışmaları incelemektedir. Tezde, İngilizce fonemlerle yüklü gelen RC8660 kartının Türkçe konuşma sentezlemesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, öncelikle İngilizce'de bulunan fonemlere karşılık gelen Türkçe fonemler tanımlanmıştır. Bunun için IPA: International Phonetic Alphabet'den yararlanılmıştır. Türkçe ve İngilizce'nin hece yapıları farklı olduğu için, kartın sahip olduğu metin ve fonem modlarından yararlanılarak yeni bir harici sözlük tanımlamaya ihtiyaç duyulmuştur. Doğru heceleme için gerekli kurallar, oluşturulan bu sözlüğe tek tek eklenmiştir. RC8660'ın bir konuşmacı doğallığında Türkçe konuşması için vurgu ve tonlama kuralları da tanımlanmıştır. Üretilen konuşmanın düzgün ve anlaşılabilir olması amacıyla karakterler ve sayılar için farklı fonemler kullanılmıştır. Kartın yazılımı olan RC Studio'da yer alan hız, ifade, perde, formant frekansı, ton, gecikme ve telaffuz ayarlarının konuşma üzerindeki etkileri de test edilmiştir. Üretilen konuşmanın kalitesi ortalama görüş skoru (MOS) testi ile ölçülmüştür.
Ses Kaynak Ayrıştırmasında Bağımsız Bileşen Analizi Yönteminin İncelenmesi
(2022) Güler, Elif Ezgi; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Çalışmada, Ses kaynağı ayrıştırmada Bağımsız Bileşen Analizi metodu incelenmiştir. Bu yöntem, karışım sinyallerinde gözlenen kaynakların bilinmediği bir tür kör kaynak ayırma yöntemidir. Bilinmeyen bir karıştırma matrisi tarafından karıştırılan bağımsız sinyalleri çıkararak bir kokteyl partisi problemini çözmeye çalışıyoruz. ICA algoritmasının Gradient Ascent (ICA-GA), fastICA ve Kernel-ICA gibi bazı alt türleri vardır. Bu çalışmada ICA-GA algoritması üzerinde çalışıyoruz. Bu amaçla iki veya üç ses kaynağının birbirine karıştırıldığı farklı senaryolar incelenmiştir. Yapılan bazı testlerde ses ve gürültü sinyallerini net bir şekilde birbirinden ayırdık. Diğer testlerde ses sinyalleri ayrıldı. Deneylerde ղ (adım-boyutu) ve maksimum iterasyon sayısı parametreleri üzerinde duruldu, ayrıca parametrelerin ICA-GA algoritmasının performansı üzerindeki değeri de incelenmiştir. Kör kaynak ayırmada ICA yönteminin oldukça başarılı olduğunu elde ettik. Maksimum iterasyon parametresinin değerinin tek başına arttırılmasının performans için yeterli bir parametre olmadığı sonucuna varılmıştır. Çünkü maksimum iterasyon sayısı arttıkça algoritmanın çalışma süresi de arttığından geçen süre optimum değerde değildir. Tek başına adım büyüklüğü parametresinin değerini artırmanın algoritmanın performansı üzerinde maksimum yineleme parametresinin değerini tek başına artırmaya göre daha başarılı sonuçlar verdiğini söyleyebiliriz. Çalışma, her bir kaynak sinyalinin ve her bir çıkış sinyalinin korelasyon değerlerini kullanarak, ICA'nın çıkış sinyallerinin sırası hakkındaki belirsizliğine bir çözüm önermektedir.
Türkçe ve İngilizce Arasında Nöral Makine Tercümesi
(2021) Musa, Muhammad Amır; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 01. Atılım University
Makine Öğreniminin doğru anlaşılması, Yapay Zeka için temel bir temel ve çok bilinen bir başlıktır. . Tüm dünyadaki dil engellerini ortadan kaldırmak için çok iyi bilinen bir araçtır. Bu tezde, Türkçe ve İngilizce arasındaki çeviri için bir Nöral model kurulmuş ve MATLAB'de gerçekleştirilmiş ve kendiliğinden bir deney gerçekleştirilmiştir.Deneyen nesnel ve öznel değerlendirmesi yapılmış ve elde edilen sonuçlar, sonuçlarin ve elde elde etmek için yan yana tutulmuştur. MATLAB kullanılarak dizelerin Türkçeden İngilizceye çeviri süreler elde edilmiş ve tez çalışmasında alıntılanmıştır tutulmuştur. Üç tür Sinir ağı için Matematikse modelleme gerçekleştirilmiştir ve öteleme tahmini, stokastik süreçler ve olasılıksal yöntemler kullanılarak yapılmıştır
Yalıtık Sözcüklü Bir Türkçe Konuşma Tanıma Sisteminin Yapay Veri Artırımı ile Tasarımı ve Gerçekleştirimi
(2020) Uslu, İbrahim Baran; Tora, Hakan; Sümer, Emre; Türker, Mustafa; Department of Electrical & Electronics Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance; 15. Graduate School of Natural and Applied Sciences; 13. School of Civil Aviation (4-Year); 01. Atılım University
Bu çalışmada toplamda doksan iki adet sesli komuttan oluşan bir yalıtık sözcüklü Türkçe konuşmatanıma sistemi tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Sistem, destek vektör makinesi (SVM) tabanlı olup,eğitimde kullanılan veri kümesi kaydedilen konuşmaların yapay olarak çeşitlendirilip artırılmasıyla eldeedilmiştir. Farklı yapay veri oranlarının tanıma başarımı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Akustik öznitelikolarak, mel frekansı kepstral katsayıları (MFCC) kullanılmıştır. Ayrıca, ses aktivitesi tespitinin ve MFCCkatsayılarının tanıma başarımına etkileri de irdelenmiştir. Sonuçta doksan iki yalıtık komut için ortalama%92.6’lık doğrulukla çalışan bir konuşma tanıma sistemi geliştirilmiştir