Hybrid voice activity detection system based on LSTM and auditory speech features

Korkmaz, Yunus; Boyacı, Aytuğ

doi:10.1016/j.bspc.2022.104408

Cited by 15 publications

(3 citation statements)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…N represents the number of input frames. LSTM models have been used in several sequence modeling tasks, such as inter-language translation [ 28 , 29 ], voice activity modeling [ 30 , 31 ], and identifying disaster-related posts on social media [ 32 ], because they are capable of effectively capturing long temporal dependencies without suffering from vanishing gradients. Hochreiter's LSTM [ 33 ] employs an efficient gradient-based algorithm to train an architecture ( Fig.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation

Mpabulungi,

Yu,

Hong

2024

Heliyon

View full text Add to dashboard Cite

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation

Mpabulungi,

Yu,

Hong

2024

Heliyon

View full text Add to dashboard Cite

“…The findings offer valuable insights for future forensic research on the Signal Messenger application. In a related study, Korkmaz and Boyacı [6] proposed a hybrid speaker recognition model using long short-term memory (LSTM) networks. Their model demonstrated the potential to be applied to audio files obtained in digital forensics for content analysis.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Real-Time Detection and Identification of Suspects in Forensic Imagery Using Advanced YOLOv8 Object Recognition Models

Karakuş,

Kaya,

Tuncer

2023

View full text Add to dashboard Cite

Rapid advancements in artificial intelligence, machine learning, deep learning, coupled with easy access to high-capacity processing hardware, expansive organized datasets, and the evolution of artificial intelligence algorithms, have extensively influenced numerous fields. Digital Forensics is one such discipline where the application of artificial intelligence has been significantly amplified in recent years. The analysis of extensive image and video files derived from forensic evidence presents challenges in terms of time efficiency and accuracy. To surmount these challenges, artificial intelligence models can be employed to perform identification and classification processes on these data, thus expediting the resolution of forensic cases with enhanced precision. In the current study, state-of-the-art pre-trained YOLOv8 object recognition models - nano, small, medium, large, and extra-large - were utilized. These models were trained on the Wider-Face dataset with the objective of identifying suspects from images and videos sourced from digital materials in the field of digital forensics. The models achieved mean Average Precision (mAP) values of 97.513%, 98.569%, 98.763%, 98.775%, and 99.032% respectively. The YOLOv8 architecture demonstrated superior performance, outperforming the YOLOv5 architecture by a margin of 7.1% to 8.8%. To aid digital forensic experts in the detection and identification of suspicious individuals, a desktop application capable of real-time image analysis was developed.

show abstract

“…Son birkaç yıldır müzeler, sanat galerileri, kültürel miras alanları gibi birçok kültürel turizm alanı, AR ve VR'ı keşfetti (Babur, 2022). Ayrıca, yapay zekâ ile metaverse üzerinden turizm sektöründe gerçekleştirilecek aktiviteleri izlemek ve verileri analiz etmek, turistlere daha iyi deneyimler yaşamasına yardımcı olabilir (Korkmaz, 2023).…”

Section: Introductionunclassified

Turizm Sektöründe Metaverse ün Kullanımına İlişkin Sistematik Bir Literatür Çalışması (A Systematic L iterature Study on The Use of Metaverse in Tourism Industry)

Serçek¹,

Korkmaz²

2023

TR1010

View full text Add to dashboard Cite

21. Yüzyılda bilim ve teknolojinin bugüne geldiği noktada henüz yeni olan bir sanal evren inşa edilmektedir. Yeni inşa edilen bu dünya Metaverse (sanal evren) olarak adlandırılmaktadır.Metaverse ilk olarak Neal Stephenson’nun 1992 yılında Snow Crash (parazit)adlı romanında ele aldığı bilinmektedir. Metavers’ün turizm sektöründe, turistlerin seyahat öncesi destinasyonları daha iyi tanımalarına yardımcı olması ve turistlerin seyahat planlamalarına katkıda bulunması amaçlanmaktadır. Turizm sektörünün metaverse’de inşa edeceği turistik yerler ve yeni iş olanakları yaratacağı ve bunun işletmecilere büyük bir avantaj ve kazanç getirmesi beklenmektedir. Bu çalışma kavramı yeni olan metaverse’ü turizm çerçevesinde incelemeyihedeflemektedir. Çalışmada nitel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Çalışmadaki bulgularda ise ağırlıklı olarak metaverse ve turizm alanı üzerinde durulmuş olup ulusal ve uluslararası 32 araştırma incelenmiştir. Ancak literatürde metaverse ve turizm ile ilgili çalışmaların sayısının az olması nedeniyle edinilen bulgular da kısıtlı olmuştur. Bu çalışma ile turizm alanı başta olmak üzere gelecekteki araştırmacılara öneriler sunulması amaçlanmıştır.

show abstract

Hybrid voice activity detection system based on LSTM and auditory speech features

Cited by 15 publications

References 31 publications

A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation

A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation

Real-Time Detection and Identification of Suspects in Forensic Imagery Using Advanced YOLOv8 Object Recognition Models

Turizm Sektöründe Metaverse ün Kullanımına İlişkin Sistematik Bir Literatür Çalışması (A Systematic L iterature Study on The Use of Metaverse in Tourism Industry)

Contact Info

Product

Resources

About