Periodogram ve Spektrogram Özellikleri Kullanarak Trafik Sesi Sınıflandırması (Aintelia Science Notes, 2022)
Kara yollarındaki araçlardan kaynaklanan gürültü problemi dünya genelinde her geçen gün artış göstermektedir. İstikrarlı kentleşme eğilimi ve nüfus artışı gibi faktörlerde bu problemi daha da zorlu hale getirmektedir. Buna bağlı olarak şehirlerdeki ses ortamlarını izlemeye yönelik çalışmalarda artış göstermiştir. Bu çalışmada trafikte yaygın olarak karşılaşılan 4 farklı araç türüne ait seslerin sınıflandırılması gerçekleştirilmektedir. Kullanılan yöntem kara yollarındaki trafikten kaynaklanan gürültünün değerlendirilmesi için kullanılabileceği gibi trafik ölçümlerinde kullanılan mevcut sensörlere alternatif ucuz bir yöntem olarak da değerlendirilebilir. Bu doğrultuda spektrogram ve periodogram olmak üzere iki farklı 2 boyutlu temsil yönteminin sınıflandırma performansına olan etkisi değerlendirilmiştir. Ayrıca her iki özellikte hem lineer hem de logaritmik ölçek kullanılarak test edilmiştir. Konvolüsyonel sinir ağları ile yapılan testlerde IDMT-trafik veri seti üzerindeki 4 farklı sınıfta makro ortalamada %94,75’lik bir başarım değeri ve %84,78’lik bir F1 skoru elde edilmiştir.