Acil durum tabanlı telsiz konuşmalarındaki gürültülü ses verilerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tanımlanması

Ses, kişiler arası iletişimde kullanılan temel unsurdur ve özellikle acil durum iletişiminde hayati bir rol oynamaktadır. Acil durum iletişiminde, konuşma seslerinin anlaşılabilirliği hızlı ve doğru bilgi akışı için kritik öneme sahiptir. Geleneksel iletişim yöntemlerinin başarısız olduğu durumlarda, telsiz iletişimi bağımsız yapısı sayesinde güvenilir bir araç olarak öne çıkmaktadır. Telsiz iletişiminde karşılaşılan en büyük sorun gürültülü seslerin anlaşılamamasıdır. Son yıllarda öne çıkan derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı, gürültülü seslerin doğru tanımlanması için büyük faydalar sağlamaktadır. Bu tez kapsamında, acil durum kontrollerinde kullanılmak üzere ses verilerini tanıyan derin öğrenme tabanlı yeni bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin eğitimi ve test edilmesi için çeşitli çevresel gürültü koşulları altında elde edilen telsiz kayıtları kullanılarak altı farklı Türkçe ses verisi içeren yeni bir veri seti hazırlanmıştır. Bu veri seti kullanılarak, geliştirilen modelle %96,40 başarı oranıyla altı farklı acil durum ses verisi tanımlanmıştır.