Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Sayısal Ses ve Konuşma İşlemeBLM512207.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüGörkem Serbes
Dersi Veren(ler)Görkem Serbes
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, konuşma ve ses işaretlerinin işlenmesi konusunda öğrencileri bilgilendirilerek bu alanda uygulama geliştirebilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriğiTemel Sayısal İşaret İşleme kavramları, İnsan işitme mekanizması, Konuşma ve sesin algılanması, Ses işaretlerinin modellenmesi, Konuşmanın kısa dönem analizi, Zaman ortamı analizi, Kısa dönem Fourier analizi, Konuşma ve Ses işaretlerinin iyileştirilmesi, Gürültü ayrıştırma, Konuşma ve Ses sinyallerinde öz nitelik çıkarımı, Konuşma işaretlerinin Doğrusal Öngörülü analizi, Konuşma parametrelerinin tahmini, Pitch frekansı ve Formant kestirimi, Mel-Ölçekli Kepstrum katsayılarının hesaplanması, Ses Tanıma Yöntemleri, Vektör Nicemleme Algoritması, Otomatik Konuşma tanıma, Saklı Markov Modelleri, Ses kodlama ve sıkıştırma yöntemleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • B. Gold, N. Morgan, and D. Ellis, Speech and Audio Signal Processing: Processing and Perception of Speech and Music, 2nd ed., Wiley, 2011.
  • L.R. Rabiner and R.W. Shafer, Theory and Applications of Digital Speech Processing,, Prentice Hall., 2010 .
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler, insan ses üretim ve duyma mekanizmasını kavrayacaktır.
  2. Öğrenciler, konuşma ve ses işaretlerinin analizini yapabilecektir.
  3. Öğrenciler, konuşma işaretlerinin kodlanması ve sıkıştırılması yöntemlerini öğreneceklerdir.
  4. Öğrenciler, otomatik konuşma tanıma sistemi hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
  5. Öğrenciler, konuşma ve ses ile ilgili uygulama geliştirebileceklerdir.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Sayısal Konuşma ve Ses İşlemeye Giriş
2 Sayısal İşaret İşleme kavramlarının tekrarı
3 İnsan işitme mekanizması, Konuşma ve sesin algılanması
4 Ses işaretlerinin modellenmesi, Konuşmanın kısa dönem analizi
5 Zaman ortamı analizi, Kısa dönem Fourier analizi
6 Konuşma ve Ses işaretlerinin iyileştirilmesi, Gürültü ayrıştırma
7Konuşma ve Ses sinyallerinde öz nitelik çıkarımı
8Ara Sınav 1
9 Konuşma işaretlerinin Doğrusal Öngörülü analizi
10 Konuşma parametrelerinin tahmini, Pitch frekansı ve Formant kestirimi
11 Mel-Ölçekli Kepstrum katsayılarının hesaplanması
12 Ses Tanıma Yöntemleri, Vektör Nicemleme Algoritması
13 Otomatik Konuşma tanıma, Saklı Markov Modelleri
14 Ses kodlama ve sıkıştırma yöntemleri
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev230
Sunum/Jüri110
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması134
Derse Özgü Staj
Ödev215
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer135
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok