Yazılım Mühendisliği Bölümü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/2146

Browse

Now showing 1 - 3 of 3

Müfredat Tabanlı Ders Çizelgeleme Problemi İçin Yeni Bir Açgözlü Algoritma
(2023) Batuhan,; Say, Bilge; Dokeroglu, Tansel; 234173; Yazılım Mühendisliği
Bu çalışma, iyi bilinen Müfredat Tabanlı Ders Çizelgeleme Problemini optimize etmek için yeni bir açgözlü algoritmayı açıklamaktadır. Açgözlü algoritmalar, en iyi çözümü bulmak için yürütülmesi uzun zaman alan kaba kuvvet ve evrimsel algoritmalara iyi bir alternatiftir. Birçok açgözlü algoritmanın yaptığı gibi tek bir buluşsal yöntem kullanmak yerine, aynı problem örneğine 120 yeni buluşsal yöntem tanımlıyor ve uyguluyoruz. Dersleri müsait odalara atamak için, önerilen açgözlü algoritmamız En Büyük-İlk, En Küçük-İlk, En Uygun, Önce Ortalama Ağırlık ve En Yüksek Kullanılamaz ders-ilk buluşsal yöntemlerini kullanır. İkinci Uluslararası Zaman Çizelgesi Yarışması'nın (ITC-2007) kıyaslama setinden 21 problem örneği üzerinde kapsamlı deneyler gerçekleştirilir. Önemli ölçüde azaltılmış yumuşak kısıtlama değerlerine sahip 18 problem için, önerilen açgözlü algoritma sıfır sabit kısıtlama ihlali (uygulanabilir çözümler) rapor edebilir. Önerilen algoritma, performans açısından son teknoloji ürünü açgözlü buluşsal yöntemleri geride bırakıyor.
Otomatik Konuşma Tanımaya Genel Bakış, Yaklaşımlar ve Zorluklar: Türkçe Konuşma Tanımanın Gelecekteki Yolu
(2019) Oyucu, Saadin; Polat, Huseyin; Sever, Hayri; 11916; Bilgisayar Mühendisliği
İnsanlar arasındaki en önemli iletişim yöntemi olan konuşmanın, bilgisayarlar tarafından tanınması önemli bir çalışma alanıdır. Bu araştırma alanında farklı diller temel alınarak birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki çalışmalar konuşma tanıma teknolojilerinin başarımının artmasında önemli rol oynamıştır. Bu çalışmada konuşma tanıma ile ilgili bir literatür taraması yapılmış ve detaylı olarak sunulmuştur. Ayrıca farklı dillerde bu araştırma alanında kaydedilen ilerlemeler tartışılmıştır. Konuşma tanıma sistemlerinde kullanılan veri setleri, özellik çıkarma yaklaşımları, konuşma tanıma yöntemleri ve performans değerlendirme ölçütleri incelenerek konuşma tanımanın gelişimi ve bu alandaki zorluklara odaklanılmıştır. Konuşma tanıma alanında son zamanlarda yapılan çalışmaların olumsuz koşullara (çevre gürültüsü, konuşmacıda ve dilde değişkenlik) karşı çok daha güçlü yöntemler geliştirmeye odaklandığı izlenmiştir. Bu nedenle araştırma alanı olarak genişleyen olumsuz koşullardaki konuşma tanıma ile ilgili yakın geçmişteki gelişmelere yönelik genel bir bakış açısı sunulmuştur. Böylelikle olumsuz koşullar altında gerçekleştirilen konuşma tanımadaki tıkanıklık ve zorlukları aşabilmek için kullanılabilecek yöntemleri seçmede yardımcı olunması amaçlanmıştır. Ayrıca Türkçe konuşma tanımada kullanılan ve iyi bilinen yöntemler karşılaştırılmıştır. Türkçe konuşma tanımanın zorluğu ve bu zorlukların üstesinden gelebilmek için kullanılabilecek uygun yöntemler irdelenmiştir. Buna bağlı olarak Türkçe konuşma tanımanın gelecekteki rotasına ilişkin bir değerlendirme ortaya konulmuştur.
Sessizliğin Kaldırılması ve Konuşmanın Parçalara Ayrılması İşleminin Türkçe Otomatik Konuşma Tanıma Üzerindeki Etkisi
(2020) Sever, Hayri; Polat, Huseyin; Oyucu, Saadin; 11916; Bilgisayar Mühendisliği
Otomatik Konuşma Tanıma sistemleri temel olarak akustik bilgiden faydalanılarak geliştirilmektedir. Akustikbilgiden fonem bilgisinin elde edilmesi için eşleştirilmiş konuşma ve metin verileri kullanılmaktadır. Bu verilerile eğitilen akustik modeller gerçek hayattaki bütün akustik bilgiyi modelleyememektedir. Bu nedenle belirli önişlemlerin yapılması ve otomatik konuşma tanıma sistemlerinin başarımını düşürecek akustik bilgilerin ortadankaldırılması gerekmektedir. Bu çalışmada konuşma içerisinde geçen sessizliklerin kaldırılması için bir yöntemönerilmiştir. Önerilen yöntemin amacı sessizlik bilgisinin ortadan kaldırılması ve akustik bilgide uzunbağımlılıklar sağlayan konuşmaların parçalara ayrılmasıdır. Geliştirilen yöntemin sonunda elde edilen sessizlikiçermeyen ve parçalara ayrılan konuşma bilgisi bir Türkçe Otomatik Konuşma Tanıma sistemine girdi olarakverilmiştir. Otomatik Konuşma Tanıma sisteminin çıkışında sisteme giriş olarak verilen konuşma parçalarınakarşılık gelen metinler birleştirilerek sunulmuştur. Gerçekleştirilen deneylerde sessizliğin kaldırılması vekonuşmanın parçalara ayrılması işleminin Otomatik Konuşma Tanıma sistemlerinin başarımını artırdığıgörülmüştür.

Browse

Browsing Yazılım Mühendisliği Bölümü by Subject "Bilgisayar Bilimleri"