Audio classification based on machine learning: Understanding animal behavior through sound

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: FURKAN YAZ

Danışman: Ceylan Yozgatlıgil

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Her geçen gün hayatımızı kolaylaştırmaya çalışan makine öğrenmesi temelli ürünler artmaktadır. Bu ürünler arkalarında çalışan makine öğrenmesi modelleri sayesinde görebilir veya duyabilir hale gelerek bulunduğu bağlam hakkında bilgi sağlarlar. Bu çalışmada da buna hizmet etmesi amacıyla kedi seslerini duyup anlayabilen üç makine öğrenmesi yöntemi geliştirildi. Bu modeller Yapay Sinir Ağları, Evrişimli Sinir Ağları ve CatBoost. 6 farklı kedi davranışını anlayabilmek için iki bin seslik bir veri kütüphanesi oluşturuldu. Süreç ön işleme, özellik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere üç temel adımda ilerlemiştir. Ses özelliği çıkarma için en yaygın kullanılan özellik çıkarma algoritmalarından birisi olan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) tercih edilmiştir. Değerlendirme metriği olarak doğruluk kullanılmıştır. Modellerin hepsinde minimum %95 sınıflandırma başarı oranına ulaşılmış ve en başarılı olan model Evrişimli Sinir Ağları olarak tespit edilmiştir. Buna gerekçe olarak ise model mimarisinde evrişimli ve havuz katmanlarının varlığı olarak düşünülmüştür.