This repository contains Deep Learning Bootcamp Project done by the group Skynet-0.1

Bu depo Global AI Hub & Koç Holding Derin Öğrenme Bootcamp'inde Skynet-0.1 grubunun projesini içerir

Spectogramlar oluşturulurken noisereduce kütüphanesi ile gürültüden arındırılıp alternatif spectogramlar elde edilmiştir.

Örnek:

Orijinal	Gürültüsüz

• Elde edilen spectogramlardan beyaz padding çıkarıldı.
• Grayscale, resize ve normalizasyon yapıldı.
• [np.array, etiket] listelerinde orijinal ve gürültüsüz spectogramlar 2 ayrı csv dosyasına yazıldı.

Model özeti

Model: "sequential_1"

max_pooling2d_3 (MaxPooling (None, 50, 50, 32) | 0
2D)

conv2d_5 (Conv2D) (None, 50, 50, 64) 18496

max_pooling2d_4 (MaxPooling (None, 25, 25, 64) 0
2D)

conv2d_6 (Conv2D) (None, 25, 25, 64) 36928

max_pooling2d_5 (MaxPooling (None, 12, 12, 64) 0
2D)

conv2d_7 (Conv2D) (None, 12, 12, 64) 36928

flatten_1 (Flatten) (None, 9216) 0

dense_5 (Dense) (None, 64) 589888

dropout_4 (Dropout) (None, 64) 0

dense_6 (Dense) (None, 64) 4160

dropout_5 (Dropout) (None, 64) 0

dense_7 (Dense) (None, 64) 4160

dropout_6 (Dropout) (None, 64) 0

dense_8 (Dense) (None, 64) 4160

dropout_7 (Dropout) (None, 64) 0

dense_9 (Dense) (None, 10) 650

================================================================= Total params: 695,690 Trainable params: 695,690 Non-trainable params: 0