Kedinin Kıvrak Duygularını Açığa Çıkaran Yapay Zeka: MeowTeller
Merhaba kedi severler!
Bugün sizlere **yapay zeka** ile kedimizin gizli duygularını çözen, ses dalgalarından tetiklenerek anlık rapor üreten bir sistemden bahsedeceğim: **MeowTeller**.\n\nKelimelerle ifade edemediğimiz kedilerin *miyav* sesleri aslında çok zengin bir dil. Ama bir gün, bir randevuda kedinizin üzgün olduğunu düşünün; tabii *köpek* gibi açıdan bakılmaya ihtiyaç duyan bu durum? İşte buraya AI devreye giriyor.\n
## Nasıl Çalışıyor?\n\n1. **Ses Kayıtları** – Mikrofon veya akıllı telefon ile yüksek kaliteli kayıt.\n2. **Özellik Çıkarımı** – Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) ile sesin frekans bileşenleri.\n3. **Model** – Önceden eğitilmiş bir **RNN-GRU** ağı ile *hunger*, *stress*, *playful*, *fear* gibi etiketler tanımlama.\n4. **Rapor** – Zaman serisi içinde duygu yoğunluğunu gösteren grafik.\n
Aşağıda bir **Python** örneği var (embercik ex).\n\n[CODE lang=python]
import librosa, numpy as np
import tensorflow as tf
# 1. Ses Dosyasını Yükle
file_path = 'cat_meow.wav'
sr, y = librosa.load(file_path, sr=22050)
# 2. MFCC Özellikleri
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40, hop_length=512)
feat = np.mean(mfcc.T, axis=0).reshape(1, -1)
# 3. Modeli Yükle (MeowTeller modelini kullan)
model = tf.keras.models.load_model('meow_teller.h5')
pred = model.predict(feat)
print('Predicted emotions:', pred)
[/CODE]\n
## Gerçek Dünya Uygulamaları\n* **Veteriner Kliniği** – En stresli anları tespit edip baskı döndürücü tedaviler önerir.\n* **Kedi Okulu** – Oyun seanslarını dengeleyerek yaşayabilen bağımsız bir eğitim süreci.\n* **Akıllı Ev** – Kedi duyduğunda ev ışıklarının otomatik olarak mücadile durmasına sebep olur.\n
## Dikkat Edilmesi Gerekenler\n1. **Veri Gizliliği** – Ses kayıtları kişisel veridir; gizlilik politikalarına uygun saklanmalı.\n2. **Doğruluk** – Modellerin %80’ü başarılıdır; ancak *kedi morali* kadar değişkendir.\n3. **Etik** – Kaydedilen seslerin etik kullanımını temin edin.\n
> **“Kedi iletişimi, sizin kadar soyut; burada da AI ile netleştirebiliriz.”** – Prof. Dr. Kaan Yıldırım, Otomatik Ses Analiz Laboratuvarı\n\nSiz de sonrasında denemek isteyecek olsaydınız? Aşağıda odaklanabileceğiniz farklı sensörler var:\n\n* **Kameralar** – Vücut dili; jest analizi için *pose estimation*.\n* **Vibrasyon** – Yatakla etkileşim; kalp atış hızı ölçümü.\n* **Konuşma Modelleri** – Kedi konuşması; *waveNet* kullanarak tahmin.
Sizce bu projenin geliştirme sırasında hangi etik sorunları gözden kaçırabiliriz? Yorumlarınızı bekliyorum!
