Derin öğrenme ve ses işleme yöntemleri ile türkçe videolardaki küfürlü seslerin tespit edilmesi ve sansürlenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, YAPAY ZEKA VE ROBOTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUHAMMED MUSTAFA TAYİZ
Danışman: Murat Canayaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Sosyal mecralardaki içeriklerin sayısı ve çeşitliliği her geçen gün artmaktadır. Bunun yanında internete erişebilen kullanıcılar bütün içeriklere doğrudan ulaşabilmektedir. Bu ortamlara yüklenen içeriklerin belirli filtrelerden geçmemesi ve toplumun ahlaki yapısını bozabilecek söylemlerin sansürlenmemesi sorun teşkil etmektedir. Özellikle çocuklar duydukları kelime ve kelime gruplarını doğru ya da yanlış olarak ayırmadan günlük hayatlarında kullanmaktadırlar. İçeriklerin artışındaki hız, kontrol ve sansür gibi işlemlerin uygulanma noktasında aynı oranda bir zorluk ortaya çıkarmaktadır. İçeriklerin sayısı bu kadar hızlı artarken manuel yöntemler kullanılarak, yüksek doğruluk ile sansür uygulamak mümkün olmamaktadır. Bu soruna bir çözüm üretebilmek için en az bahsedilen artış hızı ile aynı hızda ve mümkün oldukça az insan müdahalesi ile çalışan otonom sistemlere ihtiyaç vardır. Bu kapsamda yapay zeka ve ses işleme yöntemleri kullanılarak, videolardaki ya da ses dosyalarındaki küfürlü seslerin bilgisayarlar tarafından otomatik olarak tespit edilmesi ve sansürlenmesi sureti ile bir çalışma yapılmıştır. Tez sürecinde, çeşitli yöntemler ile toplanan küfür seslerinden oluşan bir ses veri seti oluşturulmuştur. Tahmin ve sınıflandırma aşamasında, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modelleri, oluşturulan veri seti kullanılarak eğitilmiş ve karşılaştırılmıştır. Tez kapsamında, belirlenen 3 tane Türkçe küfür için sinir ağları eğitilmiştir. Son durumda Türkçe küfür içeren videoyu girdi olarak alıp, küfürlü seslerin sansürlendiği, video çıktısı oluşturma kabiliyetine sahip bir uygulama geliştirilmiştir.