Stres Göstergelerinin Ses Özelliklerine Dayalı Olarak Analizi

Abstract

Günümüzde insanlar daha hızlı bir yaşam temposuna sahiptir ve sürekli olarak çalışma, sosyal ilişkiler, mali sorumluluklar ve diğer günlük yaşam zorlukları arasında denge kurmaya çalışırlar. Teknolojik gelişmelerle birlikte her zaman erişilebilir olma beklentisi de artmıştır. İnternet ve sosyal medya gibi platformlar, insanları sürekli olarak bilgilendirme ve bağlantı halinde olma baskısı altına sokabilir. Stresin uzun süreli etkileri ise sağlık sorunlarına yol açabilmektedir. Gündelik süreçte, çeşitli temel duygulara barınmaktayız, hangi temel duygunun stres içerdiğinin araştırılması ve analizi bu çalışmamızda yapılmıştır. EMO-DB (Berlin Duygusal Konuşma Veri tabanı) verisi, RAVDESS (Ryerson Duygusal Konuşma ve Şarkılara İlişkin Veri tabanı) ile SAVEE (Surrey Duygusal Konuşma Veri tabanı) üzerinde açık kaynak kütüphanesi OpenSmile ile ses özelliklerinin çıkarımları yapılmıştır. Stresli ve stressiz olarak gruplandırılan veri setinin karşılaştırılması, T-Testi yapılarak hangi ses özelliklerinin stresi belirlemede daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Derin öğrenme modellerinden LSTM ve 1D-CNN algoritmalarıyla tahmin edilmesi ve istatistiksel sonuçların hangisinde daha başarılı olduğu gözlenmiştir.