Proje, konuşmacının kimliğini belirlemek için ses dosyalarını kullanır ve Ysa1.ipynb dosyası kullanılarak önceden eğitilmiştir. TensorFlow kullanılarak geliştirilmiştir ve 2 ana konuşmacı (emr,sel) ile 18 diğer konuşmacıyı temsil edecek şekilde toplam 20 konuşmacı tanıyabilir.
Gereksinimleri Yükleyin: Gerekli Python kütüphanelerini yükleyin. import ile başlayan tüm kütüphaneler
pip install kutuphaneadi
şeklinde yüklenmelidir.
Model Ağırlıklarını İndirin: Önceden eğitilmiş model ağırlıklarını indirip proje dizinine koyun. Dosya adı "weights.h5" olmalıdır.
Sunucuyu Başlatın: Aşağıdaki komutu kullanarak Flask sunucusunu başlatın:
python app.py
Web Arayüzüne Erişin: Proje dizinindeki index.html dosyasına tıklayarak web arayüzüne erişin.
Ses Dosyasını Yükleyin: Web arayüzünde yeni bir ses dosyası yükleyin. Yükleme tamamlandığında, konuşmacının adı görüntülenecektir.
app.py: Flask uygulamasını çalıştırır ve web arayüzünü sağlar.
model.py: Konuşmacı tanıma modelini yükler ve çalıştırır.
Ysa1.ipynb: Modelin eğitildiği Jupyter Notebook dosyası.
weights.h5: Önceden eğitilmiş model ağırlıkları.
index.html: Ses dosyasının yüklendiği web arayüzü.
archive: archive.zip'i dışarı çıkararak yeniden eğitimde kullanabilirsiniz.Dosya boyutu yüksek olduğundan aşağıda drive linki mevcut. https://drive.google.com/file/d/1Sp68VHftP_Z_1SdVaKZEeLF95i-NZadn/view?usp=drive_link
Proje üzerinde değişiklik yapmak isterseniz, aşağıdaki adımları izleyerek yerel bir geliştirme ortamı kurabilirsiniz:
Depoyu Kopyalayın:
git clone https://github.com/kullanici-adi/proje-adi.git
cd proje-adi
Sanal Ortam Oluşturun:
python -m venv venv
source venv/bin/activate
venv\Scripts\activate