Türkçe Sesli Komut Verilerinin Evrişimsel Sinir Ağı ile Sınıflandırılması

Bu çalışma kapsamında derin öğrenme literatüründe yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri olan evrişimsel sinir ağları kullanılarak Türkçe Sesli Komut Veri Kümesi üzerinde sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Literatürde belirli görevler için yaygın olarak kullanılan özellikle İngilizce olmak üzere farklı dillerde sesli komut verileri bulunmasına rağmen Türkçe bir veri kümesinin olmaması sebebiyle hazırlanmış ve yaygınlaştırılması hedeflenmiştir. Bu veri kümesinde toplamda 14 farklı 1 saniyelik sesli komutlardan oluşan 26.485 ses dosyası bulunmaktadır. Mel spektrumu özellikleri kullanılarak YAMNet ile yapılan sınıflandırma çalışmalarında %97,43 validasyon doğruluğuna ulaşılmıştır. Ağın hiç görmediği veriler ile yapılan test işlemi her bir komut için ayrı ayrı yapılmış ve ortalama olarak %99,76 test doğruluğu elde edilmiştir.