Yazılım geliştirici ve akademisyenim. Modern web teknolojileri ve yapay zeka alanlarında projeler geliştiriyor, araştırmalar yapıyorum.Burada projelerimi, yayınlarımı ve profesyonel geçmişimi bulabilirsiniz.
Full-stack web geliştirme, sistem tasarımı ve Araştırma Görevliliği
Uluslararası konferans ve dergi makaleleri
Bilgisayar Mühendisliği Doktora - Tez aşaması
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans
Bilgisayar Mühendisliği Lisans
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi · Tam zamanlı Circuit and Electronics (Lab) Operating Systems (Lab) Object-Oriented Programming (Lab) Data Structures and Algorithms (Lab) Design and Analysis of Algorithms
İzmir, Türkiye
Gebze Teknik Üniversitesi · Tam zamanlı CSE 344 - System Programming CSE 233 - Circuit and Electronics (Lab)
Gebze, Kocaeli, Türkiye
Yaşar Üniversitesi · Yarı zamanlı Logic Design (Lab) Operating Systems (Lab) Computer Networks (Lab) Computer Architecture (Lab) Data Structures and Algorithms (Lab)
İzmir, Türkiye
Univerlist
İzmir, Türkiye
Saptayıcı-güdümlü konuşma arka planı gürültüsünün evrişimsel ağlar ile giderilmesi
Konuşma arka planı gürültüsü, çevrimiçi toplantıların ve canlı internet yayınlarının artan popülaritesi ile özelikle önem teşkil eden, yaygın bir sorundur. Son zamanlarda, Derin Sinir Ağlarının (DSA), geniş bir yelpazedeki arka plan gürültü çeşitlerinin bastırılmasında, birden fazla mikrofon gerektirmeden yüksek başarı elde ettiği gösterilmiştir. Ancak, ciddi kaynak tüketen böyle derin ağlar birçok gerçek hayat uygulamasının pahalı, külfetli veya bazen kullanışsız olmasına yol açar. Bu tez, problemi hafifletmek için, yüksek başarımlı bir DSA'yı, kayda değer gürültü olmayan zamanlarda devre dışı bırakan, yani saptayıcı-güdümlü bir gürültü giderme yaklaşımı ile, bir çözüm önermektedir. İlk olarak, Conv-TasNet olarak bilinen zaman alanında çalışan modern bir evrişimsel sinir ağı (ESA), verimlilik ve başarımına göre eniyilenmiştir. Sonra, ESA-temelli bir gürültülü konuşma saptayıcı tasarlanmış ve farklı büyüklük ve çözünürlük varyasyonları ile saptayıcı-güdümlü tasarı için değerlendirilmiştir. Optimum saptayıcının, optimum Conv-TasNet'in hesaplama yükünün sadece %2'sine sahip olduğu ve çok düşük gürültülü konuşma ıskalama oranı ile sadece ihmal edilebilir bir başarım düşüşüne neden olduğu bulunmuştur. Böylece, bu önemsiz hesaplama yükü ile başarılı bir şekilde gürültülü konuşma saptayarak, saptayıcı-güdümlü yaklaşımımızın muhtemel önemli verimlilik kazanımları için kullanılabileceğini doğruladık. Bu verimlilik kazanımı gürültü oluşma olasılığı ile ters orantılıdır. Bunun yanında, zaten temiz olan konuşmanın otomatik olarak tanımlanmasıyla, ara sıra oluşan işleme kusurlarının yol açtığı hafif bozulmalardan sakınılabileceğini de gösterdik.
Psikoloji alanında içerikler, danışmanlık ve bilgilendirici blog yazıları sunan web platformu.
Konaklama bilgi, oda tanıtımları ve iletişim odaklı tanıtım sitesi.
Konaklama tesisi için görsel ağırlıklı tanıtım ve iletişim sayfası.
Gerçek zamanlı tespit ve müdahale: Ses tabanlı oltalama, telefon dolandırıcılığı ve benzeri saldırı türlerine karşı makine öğrenimi destekli savunma mekanizması geliştirme. Kullanıcıların sesli görüşmeler sırasında dolandırıcılığa maruz kalma riskini azaltmayı hedefleyen güvenlik odaklı AR-GE projesi.
Çok amaçlı kötü amaçlı yazılım tespiti: Davranışsal ve statik özellikleri birleştirerek gelişmiş kötü yazılım sınıflandırma ve önleme yaklaşımları. ADEP Project (no: 2022-A-113-03) kapsamında geliştirildi.
M. Gursimsir, C. Ayar, I. Sogukpinar
2024 9th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) • 2024