Ses Kullanarak Otomatik Yerel İkili Model Yöntemi ile Gemi Tanımlama

Özet

Ses sınıflaması, makine öğrenimi ve uygulamalı bilgisayar bilimleri için en önemli araştırma konularından biridir. Ses sınıflandırma yöntemi kullanılarak literatürde birçok biyometrik uygulama / yöntem sunulmuştur. Bu çalışma sesleri kullanarak bir gemi tanımlama yöntemi sunmaktadır. Sunulan bu yöntem çok basit ve etkilidir. Bu yöntemin sadece iki temel fazı vardır ve bu fazlar, bir boyutlu ikili örüntü (1D-BP) ile özellik çıkarma ve geleneksel sınıflandırıcı fazlarla sınıflandırmadır. 1D-BP her sesten 256 özellik çıkarır ve bu sesler sınıflandırıcılara iletilir. Bu ultra hafif ses tanımlama yöntemini test etmek için YouTube’dan bir gemi sesleri veri kümesi toplandı. Sonuçlara göre, bu yöntem %97 sınıflandırma doğruluğu elde etmiştir. Bu sonuçlar, gemi ses sınıflandırması ve ses tabanlı gemi tanımlaması üzerine sunulan 1D-BP tabanlı yöntemin değerini açıkça göstermiştir.

Abstract

Sound classification is one of the most important areas of research for mechanics and applied computersciences. Using the sound classification method, many biometric applications/methods have been presented inthe literature. This study presents a ship identification method using sounds. The method presented here isvery simple and effective. It has only two fundamental phases and these are feature extraction by onedimensional binary pattern (1D-BP) and classification with conventional classifiers phases. 1D-BP extracts256 features from each sound and these sounds are forwarded to classifiers. To test this ultra-lightweightsound identification method, a ship sounds dataset was collected from YouTube. According to our results, thismethod achieved a 97% classification accuracy. This result clearly demonstrates the merits of the 1D-BP basedon ship sound classification method and the sound-based ship identification method which we present here.