Model bazlı çoklu ses dizisi hizalaması

Akıllı telefonlar gibi kayıt yapabilen cihazların artması ile aynı olayın çok sayıda kişi tarafından kayıt edilmesi, günümüzde gittikçe artan bir durum olmaktadır. Uygun hizalandığı takdirde bu kayıtlar, yenileme, yeniden birleştirme ve uyarlama gibi alanlarda çeşitli uygulamalarda kullanılabilecek, aynı sahneye çeşitli görsel ve işitsel açılar sağlayacaktır. Bu çalışmada, birbiri ile uyumsuz (hizalı olmayan) çoklu işitsel dizileri hizalama sorunu olasılıksal çerçevede yorumlanmış ve bu bağlamda şablon bir üretimsel model tanımlanarak model tabanlı özgün bir yaklaşım öne sürülmüştür. Bu şablonu kullanarak hemen hemen tüm öznitelik çeşitlerini (gerçek değerli, pozitif, ikili, kategorisel) temelde kapsayan 6 farklı üretimsel model tanımlanmıştır. Bu modellerden hizalamanın kalitesini ölçen uygun puanlama fonksiyonları türetilmiştir. Bu fonksiyonlar dizilerin örtüşmediği durumlarda hizalamaları ve tek bir parçanın önceden hizalanmış parçalara karşı hizalanmasını değerlendirebilmektedirler. Puanlama veya maliyet fonksiyonları tanımlandıktan sonra, bu fonksiyonların oluşturduğu yüzeyde en iyi hizalamanın bulunması için buluşsal ardışık bir arama yöntemi ve Gibbs örnekleme yaklaşımı önerilmiştir. Ek olarak bir çoklu çözünürlük hizalama yöntemi önerilmiş, bu yöntemde ardışık Monte Carlo örnekleme ve önerilen ardışık arama yöntemi birleştirilerek özgün bir yaklaşım geliştirilmiştir. Tüm modeller uygun öznitelikler kullanılarak, yapay ve gerçek veri kümeleri ile ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir. Deney sonuçları bu yaklaşımın ilinti gibi basit, temel metotların yetersiz kaldığı kısmi örtüşmeler, karmaşık ve zor senaryolarda başarılı olduğunu göstermektedir.