Uslu, İbrahim Baran

Uslu, İbrahim Baran

Name Variants

I.B.Uslu
Ibrahim Baran, Uslu
Uslu, İbrahim Baran
I., Uslu
Uslu,I.B.
U.,İbrahim Baran
U.,Ibrahim Baran
İbrahim Baran, Uslu
Uslu,İ.B.
İ.,Uslu
Uslu, Ibrahim Baran
İ.B.Uslu
U., Ibrahim Baran

Job Title

Doktor Öğretim Üyesi

Email Address

baran.uslu@atilim.edu.tr

Full item page

Scholarly Output

7

Articles

1

Citation Count

0

Supervised Theses

5 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 7 of 7

Citation Count: 0
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
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
Hava trafik kontrolörlerinin stres seviyelerinin makine öğrenme teknikleriyle algılanması
(2020) Uslu, İbrahim Baran; Uslu, İbrahim Baran; Turhan, Uğur; Department of Electrical & Electronics Engineering
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.
Gezgin iletişim sistemlerinde konuşma kodlama teknikleri
(2017) Uslu, İbrahim Baran; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering
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.
Ses kaynak ayrıştırmasında bağımsız bileşen analizi yönteminin incelenmesi
(2022) Uslu, İbrahim Baran; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering
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) Uslu, İbrahim Baran; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering
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
El hareketleri için bir veri toplama sistemi tasarımı
(2019) Akan, Erhan; Uslu, İbrahim Baran; Uslu, İbrahim Baran; Akagündüz, Erdem; Department of Electrical & Electronics Engineering
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.
Citation Count: 0
A data collection system design for hand gestures
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Akan, Erhan; Uslu, İbrahim Baran; Uslu,I.B.; Department of Electrical & Electronics Engineering
In this study, we aim at designing a smart glove, which consists of different inertial sensors and an EMG sensor and developing a human-machine interaction application by pre-processing and fusing these different sensory data. We also aim at providing solutions in cases where image processing-based approaches are inefficient. In the proposed smart glove, the quaternion-based orientation data to be produced by the magnetometer and gyroscope together, the acceleration data to be generated by the accelerometer, and the analog data generated by the EMG sensor are collected and then prepared for use by different applications. © 2021 IEEE.