Akustik verilerin akıllı hesaplama yöntemleriyle analizi

Günümüzde hava araçlarının kullanımı hızla artarken, bu araçların tespiti ile akustik analizlerin önemi artmaktadır. Helikopterler ve drone gibi hava araçları, belirli bir frekans aralığında ses yayar ve bu seslerin analizi, araçların uçuş karakteristiklerinin anlaşılmasını sağlar. Her iki araç türü, farklı aerodinamik yapıları ve motor sistemleri nedeniyle farklı ses profilleri üretmektedir. Bu tez, drone ve helikopterlerin akustik verilerle analizini amaçlamaktadır. Çalışma, ses dosyalarından elde edilen Mel-Frekans Cepstral Katsayıları (MFCC) ve Zero-Crossing Rate (ZCR) gibi akustik parametrelerin kullanılmasıyla, her bir araç türünün karakteristik ses özelliklerini sınıflandırılmıştır. Toplam 546 ses dosyasından elde edilen verilerle; drone, helikopter ve çevre sesleri arasında ayrım yapabilen bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Eğitim süreci, karmaşıklık matrisine dayalı başarım kriterleri ile değerlendirilmiştir. MATLAB yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen akustik analiz, her iki araç türünün akustik imzalarını ortaya koymuş ve bu yazılım ile çevre gürültüsünün etkisini minimize eden bir model önerilmiştir. Sonuçlar, akustik analizlerin drone ve helikopterlerin tanımlanması ve izlenmesi gibi uygulamalarda önemli bir araç olabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, çevresel gürültülerin etkisini minimize ederek, sadece hedef seslerin algılanmasını sağlayan model, güvenlik ve izleme teknolojilerinde kullanılabilecek potansiyeli göstermektedir. Bu çalışma, akustik verilerle hava araçları ve çevre seslerinin sınıflandırılması konusunda önemli bir adım atılmasını sağlamaktadır.