Ses İşleme Modülü
Ses sinyallerinden bilgi çıkarın. Gürültü azaltma, özellik çıkarımı, ses sınıflandırma, konuşma tanıma ve ses sentezi gibi ses işleme tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Modül Detayları
- 🔊 Ses İşlemeye Giriş
- 🔹 Ses işleme ve konuşma işleme farkı
- 🔹 Uygulama alanları: müzik analizi, konuşma teknolojileri, biyometrik doğrulama
- 🛠️ Ses Sinyali Temelleri
- 🔹 Dijital ses temsil biçimleri (örnekleme, bit derinliği, frekans)
- 🔹 Zaman ve frekans domeni analizi
- 🔹 Fourier dönüşümü, spektrogram
- 🎚️ Ses Ön İşleme
- 🔹 Gürültü azaltma ve filtreleme
- 🔹 Normalizasyon ve sessizlik temizleme
- 🔹 Veri augmentasyonu (pitch shift, time stretch)
- 📈 Özellik Çıkarımı
- 🔹 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
- 🔹 Mel spectrogram, chroma, zero-crossing rate
- 🔹 Ses temsilleri ve embeddingler
- 🎤 Konuşma ve Ses Analizi
- 🔹 Konuşma tanıma (Speech-to-Text)
- 🔹 Duygu analizi ve ses sınıflandırma
- 🔹 Hoparlör / konuşmacı tanıma
- 🤖 Ses Sentezi ve Uygulamaları
- 🔹 Text-to-Speech (TTS) sistemleri
- 🔹 Müzik üretimi ve ses efektleri
- 🔹 Derin öğrenme ile ses sentezi (WaveNet, Tacotron)
- ⚙️ Uygulamalı Araçlar
- 🔹 Librosa, PyDub, SpeechRecognition
- 🔹 PyTorch/TensorFlow tabanlı ses işleme modelleri
- 🔹 Gerçek dünya projeleri (asistanlar, ses biyometrisi, çağrı merkezi analitiği)
Hedef Kitle: Veri bilimciler, yapay zekâ geliştiricileri, ses mühendisleri, konuşma teknolojileri ile ilgilenen profesyoneller.
Önkoşullar: Temel Python bilgisi, makine öğrenmesi giriş seviyesi. Sinyal işleme temellerine aşinalık önerilir.
Süre: 18 saat
Eğitim Türü: Yüz yüze, Çevrimiçi Eş Zamanlı