Pazar, Mayıs 27, 2012

Faydasız İlim 1

Pek tesirli  bir duanın manidar bir parçası olan "Faydasız İlim" epey bir zamandır aklımı kurcalamaktadır. Bir taraftan İlim konusunda büyük teşvik var. Diğer taraftan "Faydasız İlimden Allaha sığınma var. Zihnimi meşgul eden bu konu hakkında bir şeyler yazmaya niyetim vardı, fakat nereden ne şekilde başlayacağım, nasıl bitireceğim  bilemiyordum. Halende bildiğimi zannetmiyorum. Yazılarımızı müsamaha ile okumanızı, ve fikren katılmanızı bekliyoruz....


Dün epey bir aradan sonra Yazılım Atölyesine gittik, Ahmet  kardeşle son yazısı üzerinede konuşma şansı buldum, o yazıdan bir alıntıyla başlayalım konumuza...

Faydasız Görüntü İşleme / Faydalı Piyasaya İş Yapma

  Bugün mezunlarımızdan bir abimiz, -kendisi bölümden mezun olduğunda ben ortaokula gidiyordum-, yıllardır bölümde görüntü işleme dersinin olduğunu ve görüntü işleyip işleyip de ne işe yarayacağını esprili bir şekilde dile getirdi. Amfide bulunan öğrenci arkadaşlar da bu dersten canları yanmış olacak ki galeyana gelip bir anda amfiyi alkışa boğdular.

Konuyu tam olarak bilmiyorum ama anladığım kadarıyla kendisi bölümden birkaç arkadaşı part-time veya başka bir şekilde şirketinde çalıştırıyor ve öğrencilerin derslerinin yoğunluğundan dolayı iş yapamadıklarından dem vurdu. Salon da aynı şekilde alkışlarla ödevlerin fazlalığını tasdik etti.

Daha sonra da ödevlerin piyasaya yönelik olması gerektiğine dair bir söz söylendi ki, piyasada yapılan işlerin tamamı maddi gelir elde etmeye yönelik olduğundan dolayı şu anda bölümde verilen ödevlerden kat kat daha kolay olup eğitim açısından getirileri de bir o kadar az olmaktadır.
Evet Şirket sahibi Mühendisin  Formülü basit ; Bir kaç öğrenci bulup onlara piyasa için web işi yaptırırsanızın çoğu kendi cebinize olmak üzere  para girer ( Fayda )  ,  O öğrenciler Görüntü İşleme dersini geçmek için ödev yaparsa bir fayda yok.

Bize İlkokula hocamız şunu öğretmişti
2 Elma 3 Armut 5 etmez!  Çünkü Elmalarla Armutlar Toplanmaz, Çıkarılmaz Çarpılmaz Bölünmez....
 Ama görüyorum ki bazıları bu konu anlatılırken piyasaya iş yaptıklarından ( O  yaşlarda muhtemelen misket oynayıp arkadaşlarını üterek fayda üretip ) dersi dinleyememişler.

Bir tarafta daha önce bildiklerinizle bir uygulama yapıyorsunuz, Bir ürün ortaya çıkarıyorsunuz, O ürünün kıymeti nispetinde bir para geliyor. Diğer Tarafta Başka bir konuda eğitim alıyorsunuz o eğitimi pekiştirmek adına ödevler yapıyorsunuz. Bir yanda ürün/uygulama diğer yanda Eğitim/İlim Öğrenme karşılaştırılamaz ( baknız ilkokul dersleri Elma-Armut bahsi )

Sadece maddi çıkarların fayda olduğu varsayımıyla (ki bence öyle değil ) bile olsa Şu an hali hazırdaki piyasa işi ile Görüntü işlemeyi karşılaştırmak için öncelikle Görüntü işlemenin bir uygulamasının yapılıp, Sonuçda elde edilen gelirlerin  karşılaştırılması gerekir. Olaya bu şekilde bakıldığında muhtemelen Firma sahibi Mühendis arkadaşda İyi bir Görüntü işleme Projesinin hali hazırda piyasada gırla giden işlerden (veri tabanı - web ) daha çok kazandıracağını görecektir.

 Şöyle bir itiraz gelebilir, diğer işlerden çok var, yapmasıda kolay. Görüntü işleme konusunda iyi eleman bulmakda, geliştirmek de zor, Ülkemizde oluşmuş bir piyasasıda yok. Geçinebilmek adına mecbur piyasadaki hali hazırdaki nispeten kolay işlere yöneliyoruz.


Elbette geçinmek adına gerekeni yapmak gerekir. Fakat Nispeten kolay işleri yapmaya girşiecek insan sayısı devamlı artacaktır. Başta kazancınız olsada yıllar geçtikçe rakipleriniz çoğalacak kar marjlarınız düşecektir. Bu yüzden ilk etapda zorda olsa yeni alanlara bakmanız lazım.

Örneğimiz Görüntü işleme üzerinden oldu ama aslında bütün Teknolojinin uç noktalarındaki konular elbette zordur. Siz üzerinde çalışma yapacaksınız (öğrenci ) yada yaptıracaksınız (firma sahibi) ki önünüzde yeni Alanlar açılacak.

Piyasanın olmaması konusu ise artık İnternetin olduğu bir çağdayız.  Mesela Hangi firmamız Dünya çapında bir Yüz Tanıma sistemi geliştirdikde satamıyoruz diyebilir. Ürününüz iyi olduktan sonra bir web sitesiyle bütün dünya piyasası size açılır...
 ...
( İnşallah devam Edecek )

Çarşamba, Mayıs 23, 2012

Sabahın Duası



Hoş geldin, sefa geldin ey sabah ve ey yeni gün merhaba ey mutlu vakit ve saat 
merhaba ey ALLAH’ın katip ve şahit meleği, şu söylediklerimizi bizim için yaz ;


Cumartesi, Mayıs 19, 2012

Yapay Sinir Ağları ile Ses Tanıma 4


Eveet Nihayet serimizin sonuna ermiş bulunuyoruz. YSA uygulaması kısmında yine söz bize kaldı...

Tuhaf tuhaf sembollerle dolu tuhaf formüller,bir o kadar acayip grafiklerden sonra elimiz de kalan nedir diye bakıyoruz.
Başlangıçta
Kaliteli bir sesin 20 ms kısmındaki örnek sayısı
yaklaşık 20 * 10^-3 * 44100 = 882.
Şeklindeki veriyi her pencere için  36 adet veriye düşürdük, İlaveten  Sözcüğün uzunluğuna söylenişinin hızına göre değişik sayıda penceremiz var.
Değişken  sayıdaki  veri; YSA ve  pekçok Yapay öğrenme metodu için uygun değil. keza minimum 200 pencereden(200x36) gibi pek de pratik olmayan veri ortaya çıkıyor.

YSA yı uygulayabilmemiz için iki şey yapmamız lazım
  • Sabit bir uzunluğa çevirmek
  • Pratikte kullanılabilir bir sayıya düşürmek

Salı, Mayıs 15, 2012

Yapay Sinir Ağları ile Ses Tanıma 3

Kaldığımız yerden devam ediyoruz sadece mel filitreleme ile iş bitmiyor
 LOG
Kulağımız sesin şiddetini logaritmik bir ölçüde algılar. Benzer şekilde elde ettiğimiz 12 adet verinin logaritmik kullanılması toplam sistem başarımını arttırıyor.  Log işlemi için doğal logaritma iyi sonuç veriyor. Tekrar yeri gelmişken, Bkz. Euler ve ilk değinen J.Bernouilli için bkz. Bileşik faiz problemi. 
IDCT (ters ayrık cosinus dönüşümü)

DCT aslında DFT ile akraba diyebileceğimiz bir dönüşüm işlemidir ancak DFT den farklı olarak DCT de imaginer kısım yoktur yalnızda Reel bileşenler vardır. Ek bilgi; DCT imge sıkıştırmada frekans bileşenlerinin bulunması için sık kullanılır. Bknz.jpeg

İfadesi aşağıdaki gibi;

Pazartesi, Mayıs 14, 2012

Yapay Sinir Ağları ile Ses Tanıma 2


Yazımıza devam ediyoruz.


FFT – Artık frekansa geçme zamanı geldi :)

Pencerelenmiş dizimize şimdi Fourier dönüşümü uygulayarak frekanstaki ifadesini buluyoruz.


Fourier dönüşümünün matematiksel ifadesi yukarıdaki gibidir.  Doğal olarak ifadedeki integral işlemi ayrık işaretler için uygulanamıyor.
Hatırlarsanız biz mikroişlemci ortamında ayrık bir dünyadayız, bu nedenle aynı ifadenin ayrık şekli olan


İfadesi bizim için geçerli.
FFT kodunu kendimizin yazmamıza gerek yok ama araştırmakta tabii ki yarar var.
Yeri gelmişken matematikçilerden kahramanım diyebileceğim üçü, sırayla;  Euler, Gauss ve Fourier ‘in çalışmalarını ve hayatlarını araştırmanızı tavsiye ederim. Gaz açısından : )

Cuma, Mayıs 04, 2012

Yapay Sinir Ağları ile Ses Tanıma 1

,
Geçen seneki Kasım ayındaki yazımızda
 Eğer "o kadar yazını okuduk, bizim de üzerimizde borç var bizde bir ucundan destek olalım"  deyip bir şeyler karalarsanız bizde burdan yayınlamaya çalışırız.
 diye bir duyruda bulunmuştuk . Bu Duyrumuza İstanbuldan Şubat ayında bir cevap geldi. Firmalarında yaz stajına gelen öğrencilerle beraber yaptırdıkları bir projeyi anlatmak istiyorlardı.
Yazı yanınlanmak üzre geldi ama, öncelikle yazılım atölyesinde sunum yapılması tercih edildiğinden, yayınlanması bu zamana kadar tehir edildi.
Şimdi bu yazıyı yayınlamaya başlıyoruz ve sizlerden de yenilerini bekliyoruz...

Yapay Sinir Ağları ile Ses Tanıma
Ses Tanıma genel olarak  üç aşamadan oluşuyor.
1) Ön işleme
2) Öznitelik Çıkarma
3) Tanıma ( YSA, başka Yapay Zeka yada Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ile)
Deneysel olarak yaptığımız çalışmada biz, RASTA-PLP, MFCC ve LP yöntemlerini gerçekleştirdik. Bu yazıda akustik vektörlerin MFCC (mel frequency cepstral coefficients) yöntemiyle oluşturulması anlatılıyor.