Call center for deep learning based attractive speech recognition

Çok sayıda işletme, müşteri çağrılarını yönetmek için çağrı merkezi teknolojilerini kullanır. Bu merkezin merkez personelinin çoğu gelen çağrılarla ilgilenir ve onları uygun yerlere yönlendirir. Yüksek çağrı hacmi nedeniyle, müşteriler alışılmadık şekilde uzun süreler boyunca beklemeye alınır. Tesise ek personel getirmek soruna uygulanabilir bir çözümdür. Bu, kapsamlı veya uygun maliyetli bir çözüm olmayabilir ve kesinlikle maliyeti artırır. Bu araştırma, Nurul ağı, K en yakın komşu, Destek vektör makinesi Sınıflandırıcı, Rastgele Orman Sınıflandırıcı, Lojistik regresyon Sınıflandırıcı ve karar ağacı tabanlı makine öğrenme algoritmasını kullanarak gürültülü kentsel ortamlardaki konuşma olaylarını açık kaynaklı bir veri seti (Cinsiyet) kullanarak algılamayı amaçlamaktadır. Sesle Tanıma) Kaggle web sitesinden indirilmiştir. Ayrıca Rastgele Orman Sınıflandırıcı (%99,5) ve Karar Ağacı Sınıflandırıcı (%98) son derece doğru modeller verir. Tez kapsamında oluşturulan etkileşimli Türkçe ses tanıma sistemi yaş, cinsiyet, bölüm, süre, ortam gürültü düzeyi gibi çeşitli değişkenler üzerinden incelenmiştir.