Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • DSpace İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Ahmed, Mustafa Jumaah Ahmed" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Çağrı merkezleri için derin öğrenme tabanlı interaktif konuşma tanıma
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Ahmed, Mustafa Jumaah Ahmed; Koçer, H. Erdinç
    Birçok ticari işletme müşterilerden gelen aramalarda çağrı merkezi sistemi kullanmaktadır. Bu merkezlere çoğunlukla santral görevlileri gelen çağrılara cevap vermekte ve müşterileri ilgili kişilere yönlendirmektedir. Aşırı yoğun çağrı trafiğinden dolayı müşteriler çok uzun süre bekletilmektedir. Bunun bir çözümü olarak santral görevlileri sayısının artırılması ihtiyacı doğmaktadır. Bu durum hem maliyetleri yükseltmekte hem de tam ve kesin bir çözüm olamamaktadır. Bu çalışmada Türkçe konuşma tanıma kullanılarak kişilerden gelen telefon çağrılarını otomatik olarak yönlendiren interaktif bir sistem tasarlanmış ve performans değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında ses tanıma problemlerinde özellik çıkarımı için literatürde sıkça kullanılan Mel-Frekansı Kepstral Katsayıları (MFKK) ve sesin sınıflandırılmasında kullanılan Saklı Markov Modeli (SMM) denenmiştir. Bu yaklaşımda gürültüsüz ortamda elde edilen ses dosyalarına MFKK ve ardından SMM uygulanarak sonuçlar kaydedilmiş ancak başarı oranı tatmin edici bulunmamıştır. Ardından derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım ile Python programlama dili kullanılarak gürültülü ve gürültüsüz ortamlarda gelen çağrılarda girilen konuşmalar analiz edilmiştir. Geliştirilen yazılımın test aşamasında üniversite santral sistemi baz alınarak 10 bölüm ve 100 kişiden oluşan bir rehber veritabanı oluşturulmuştur. Yaş, cinsiyet, bölüm, süre ve ortam (gürültülü/gürültüsüz) parametreleri açısından tezde geliştirilen interaktif Türkçe konuşma tanıma sistemi değerlendirilmiştir.

| Selçuk Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Selçuk Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Konya, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim