Robust machine learning methods for computational paralinguistics and multimodal affective computing
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: HEYSEM KAYA
Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnsan-makina iletişimini insan-insan iletişimine yaklaştırmak için, insan-makina etkileşim alanında duygu durum (örn. duygu, ruh hali), özellik (örn. kişilik) ve sosyal işaretler (örn. düş kırıklığı, fikir ayrılığı) analizine artan ilgi söz konusudur. Bunun akıllı eğitim sistemlerinden duyguları anlayabilen robotlara, akıllı çağrı merkezlerinden uzaktan hastaları takip eden sistemlere kadar çeşitli uygulamaları vardır. Konuşmacı durum ve özelliklerini kapsayan hesaplamasal paralinguistik çalışma alanı, konuşmacı ve veritabanı değişkenliği gibi gerçek hayat problemleriyle yüzleşmektedir. Bu tezde, bu problemleri çözmek için çeşitli yapay öğrenme yöntemleri geliştirilmesi hedeflenmiştir. Yüksek boyutlu paralinguistik verilerin modellenmesi için otomatik model seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar farklı değişkenlik kaynaklarını parametrik bir şekilde ele alabilmektedir. İstatistiksel modeller ve sınıflayıcılara özlü, potansiyeli yüksek öznitelikler sağlamak için ayrımsayıcı izdüşüm tabanlı yeni değişken seçim yöntemleri tanıtılmıştır. Ek olarak, zorlu koşullarda gürbüz duyuşsal hesaplama için çok-kipli tümleştirme teknikleri irdelenmiştir. Önerilen yöntem ve yaklaşımlar INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge (2013-2015), Audio-Visual Emotion Challenge (2013/2014), ve Emotion Recognition in the Wild Challenge 2014 gibi bir dizi yakın tarihli yarışma veri kümelerinde geçerlenmiştir. Bu tezde önerilen yöntemler sadelik ve hesaplamasal verimlilik özelliklerini taşımakla beraber, bu veri kümelerinin çoğunda problem üzerinde raporlanmış en iyi çözümlere çok yakın veya daha yüksek başarı elde etmiştir.