Browsing by Author "Ozkaya Eren, Aysegul"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Automated Audio Captioning with Acoustic and Semantic Feature Representation
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Ozkaya Eren, Aysegul
    Today, audio data is increasing rapidly with the developing technology and the increasing amount of data. Therefore, there is a need for understanding and interpretation of the content of audio data by human-like systems. Generally, audio processing studies have focused on speech recognition, audio event/scene, and tagging to process audio data. Speech recognition aims to translate a spoken language into text. Audio event/scene and tagging studies make single or few-word explanations of an audio recording. Unlike the previous studies, automatic audio captioning aims to explain an environmental audio record with a natural language sentence. This thesis explores the importance of using semantic information to improve audio captioning performance after a detailed literature study on audio processing, image/video, and audio captioning. In this context, computational models have been developed using linguistic knowledge (subject-verbs), topic model, knowledge graphs, and acoustic events for audio captioning. As a methodology, the contributions of different features, word embedding methods, deep learning architectures and datasets, and the contribution of semantic information to audio captioning were examined. Within the scope of the studies, two publicly open audio captioning datasets were used. The success of the models proposed in the thesis was compared with the studies using the same datasets. The results show that the proposed methods improve AAC performance and give results comparable to the literature. Günümüzde gelişen teknoloji ve artan veri miktarı ile birlikte ses verileri de hızla artmaktadır. Bu nedenle, ses verilerinin içeriğinin insan benzeri sistemler tarafından anlaşılmasına ve yorumlanmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Genel olarak ses işleme çalışmaları konuşma tanıma, ses olay/sahne tanıma ve ses etiketlemeye odaklanmıştır. Konuşma tanıma, konuşulan bir dili metne çevirmeyi amaçlar. Ses olay/sahne tanıma ve etiketleme sistemleri, bir ses kaydına tek veya birkaç kelimelik açıklamalar yapar. Otomatik ses başlıklandırma ise önceki çalışmalardan farklı olarak çevresel bir ses kaydını doğal bir dil cümlesi ile açıklamayı amaçlar. Bu tez, ses işleme, görüntü/video ve ses başlıklandırma üzerine ayrıntılı bir literatür çalışmasının ardından ses başlıklandırma performansını iyileştirmek için anlamsal bilgileri kullanmanın önemini araştırmaktadır. Bu bağlamda, otomatik ses başlıklandırma için dilbilimsel (özne-fiiller), konu modeli, bilgi çizgesi ve akustik olaylar kullanılarak sayısal modeller geliştirilmiştir. Metodoloji olarak, farklı özniteliklerin, kelime gömme yöntemlerinin, derin öğrenme mimarilerinin ve veri kümelerinin katkıları ve semantik bilginin ses başlıklandırmaya katkısı incelenmiştir. Çalışmalar kapsamında iki adet ses başlıklandırma veri seti kullanılmıştır. Tezde önerilen modellerin başarısı, aynı veri setlerini kullanan çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemlerin otomatik ses başlıklandırma performansını iyileştirdiğini ve literatürle karşılaştırılabilir sonuçlar verdiğini göstermektedir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Movie Rating Prediction Using Ensemble Learning and Mixed Type Attributes
    (2017) Ozkaya Eren, Aysegul; Sert, Mustafa; 0000-0002-7056-4245; AAB-8673-2019
    Nowadays, audience can easily share their rating about a movie on the internet. Predicting movie user ratings automatically is specifically valuable for prediction box office gross in the cinema sector. As a result, movie rating prediction has been a popular application area for machine learning researchers. Although most of the recent studies consider using mostly numerical features in analyses, handling nominal features is still an open problem. In this study, we propose a method for predicting movie user ratings based on numerical and nominal feature collaboration and ensemble learning. The effectiveness and the performance of the proposed approach is validated on Internet Movie Database (IMDb) performance dataset by comparing with different methods in the literature. Results show that, using mixed data types along with the ensemble learning improves the movie rating prediction.