Ayar, Cem

Profile Picture
Profile URL
https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/12762
Name Variants
Job Title
Araş.Gör.
Email Address
Main Affiliation
01.01.09.01. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
0000-0002-9646-3215
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

1

Articles

0

Views / Downloads

0/0

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

0

Supervised Theses

1

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20221
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Saptayıcı-güdümlü konuşma arka planı gürültüsünün evrişimsel ağlar ile giderilmesi
    (2022) Ayar, Cem; Savran, Arman
    Konuşma arka planı gürültüsü, çevrimiçi toplantıların ve canlı internet yayınlarının artan popülaritesi ile özelikle önem teşkil eden, yaygın bir sorundur. Son zamanlarda, Derin Sinir Ağlarının (DSA), geniş bir yelpazedeki arka plan gürültü çeşitlerinin bastırılmasında, birden fazla mikrofon gerektirmeden yüksek başarı elde ettiği gösterilmiştir. Ancak, ciddi kaynak tüketen böyle derin ağlar birçok gerçek hayat uygulamasının pahalı, külfetli veya bazen kullanışsız olmasına yol açar. Bu tez, problemi hafifletmek için, yüksek başarımlı bir DSA'yı, kayda değer gürültü olmayan zamanlarda devre dışı bırakan, yani saptayıcı-güdümlü bir gürültü giderme yaklaşımı ile, bir çözüm önermektedir. İlk olarak, Conv-TasNet olarak bilinen zaman alanında çalışan modern bir evrişimsel sinir ağı (ESA), verimlilik ve başarımına göre eniyilenmiştir. Sonra, ESA-temelli bir gürültülü konuşma saptayıcı tasarlanmış ve farklı büyüklük ve çözünürlük varyasyonları ile saptayıcı-güdümlü tasarı için değerlendirilmiştir. Optimum saptayıcının, optimum Conv-TasNet'in hesaplama yükünün sadece %2'sine sahip olduğu ve çok düşük gürültülü konuşma ıskalama oranı ile sadece ihmal edilebilir bir başarım düşüşüne neden olduğu bulunmuştur. Böylece, bu önemsiz hesaplama yükü ile başarılı bir şekilde gürültülü konuşma saptayarak, saptayıcı-güdümlü yaklaşımımızın muhtemel önemli verimlilik kazanımları için kullanılabileceğini doğruladık. Bu verimlilik kazanımı gürültü oluşma olasılığı ile ters orantılıdır. Bunun yanında, zaten temiz olan konuşmanın otomatik olarak tanımlanmasıyla, ara sıra oluşan işleme kusurlarının yol açtığı hafif bozulmalardan sakınılabileceğini de gösterdik.