Bilgi Paketi & Ders Kataloğu
| 1 | Dersin Adı: | SAYISAL SES İŞLEME |
| 2 | Dersin Kodu: | EEM5705 |
| 3 | Dersin Türü: | Seçmeli |
| 4 | Dersin Seviyesi: | Yüksek Lisans |
| 5 | Dersin Verildiği Yıl: | 1 |
| 6 | Dersin Verildiği Yarıyıl: | 1 |
| 7 | Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
| 8 | Teorik Ders Saati (saat/hafta): | 3 |
| 9 | Uygulama Ders Saati (saat/hafta): | 0 |
| 10 | Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): | 0 |
| 11 | Dersin Önkoşulu | Yok |
| 12 | Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar | Yok |
| 13 | Dersin Dili: | Türkçe |
| 14 | Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| 15 | Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. FİGEN ERTAŞ |
| 16 | Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: | |
| 17 | Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: |
E-posta:fertas@uludag.edu.tr Tel: (224) 294 2017 Adres: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, 5.Kat, No:524 |
| 18 | Dersin Web Adresi: | |
| 19 | Dersin Amacı | Bu dersin amacı, konuşma sinyallerinin zaman ve frekans ortamındaki özelliklerini incelemek, ve öğrencilere temel sinyal işleme yöntemlerini konuşma sinyallerine uygulama becerisi kazandırmak. |
| 20 | Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: | Veri toplama, işleme, analiz etme, ve yorumlama becerisi kazandırır. |
| 21 | Ders Öğrenme Kazanımları |
|
| 22 | Dersin İçeriği |
| Hafta | Teori | Uygulama |
| 1 | İşaret işleme yöntemlerinin hatırlanması, Sayısal İşaret işlemenin genel kavramları | |
| 2 | Sayısal ses işareti işlemenin temelleri. | |
| 3 | Konuşma seslerinin üretimi ve sınıflandırılması, ses yolu mekanizması, ses üretimi için sayısal modeller, | |
| 4 | zaman-bölgeli analiz yöntemleri | |
| 5 | kısa-süreli spektrum analizi | |
| 6 | doğrusal öngörü analiz (LPC) yöntemleri | |
| 7 | sıklık öngörüsü | |
| 8 | Formant Kestirimi | |
| 9 | Mel ölçekli kepstrum katsayıları (MFCC) | |
| 10 | Ses işareti işleme uygulamalarının detaylı incelenmesi ( ses tanıma, dil tanıma, cinsiyet tanıma, konuşmacı tanıma, duygu tanıma, vb) | |
| 11 | Dinamik Zaman Eğirme | |
| 12 | Saklı Markov Öodelleri (SMM) | |
| 13 | Vektör Nicemleme | |
| 14 | VQ algoritması ile metinden bağımsız konuşmacı tanıma |
| 23 | Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: |
1. Theory and Applications of Digital Speech Processing, L. Rabiner, Prentice Hall, 2010 2. Digital Processing of Speech Signals, Rabiner & R.W. Schafer, Prentice Hall, 1978 3. Fundamentals of Speech Recognition, Rabiner & B.-H. Juang, Prentice Hall, 1993 4. Discrete-Time Processing of Speech Signals J. Deller, J. H. Hansen & J. G. Proakis, Wiley-IEEE Press, 1993 5. Digital Speech Processing, Synthesis and Recognition, 2nd Ed., S. Furui, CRC Press, 2000 |
| 24 | Değerlendirme |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SAYISI | KATKI YÜZDESİ |
| Ara Sınav | 1 | 30 |
| Kısa Sınav | 1 | 5 |
| Ödev | 1 | 5 |
| Yıl sonu Sınavı | 1 | 60 |
| Toplam | 4 | 100 |
| Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı | 40 | |
| Finalin BAşarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları | Ölçme ve değerlendirme, Bursa Uludağ Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Öğretim Yönetmeliği ilkelerine göre yapılmaktadır. | |
| Açıklama | 1 arasınav 1 final sınavı 1 kısa sınav yapılmakta, ve 1 adet ödev verilmekte olup bağıl değerlendirme sistemi kullanılmaktadır. | |
| 25 | AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU |
| Etkinlik | SAYISI | Süresi [Saat] | Toplam İş Yükü [Saat] |
| Teorik Dersler | 14 | 3 | 42 |
| Uygulamalı Dersler | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Ödevler | 1 | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 | 0 |
| Arazi Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Arasınavlar | 1 | 30 | 30 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavları | 1 | 52 | 52 |
| Toplam İş Yükü | 180 | ||
| Toplam İş Yükü / 30 saat | 6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 |
| 26 | PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ÖK: Öğrenme Kazanımları | PY: Program yeterlilikleri |
| Katkı Düzeyi: | 1 Çok Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 Çok Yüksek |