Bilişim Ders Notları
Yapay Zekâ · 24. hafta · Yapay Zekâ Uygulamaları Geliştirme

Proje 2: Ses Modeli

Yapay Zekâ Uygulamaları · 24. hafta ders notu · YZU1.3.2

Öğrenme çıktıları
YZU1.3.2
  • Ses verisinin dalga ve spektrogram olarak nasıl gösterildiğini açıklar.
  • Teachable Machine'de arka plan gürültüsü sınıfı dâhil dört sınıflı bir ses modeli eğitir.
  • Ses örneklerini toplarken uzaklık, ses şiddeti, farklı kişiler ve ortam gürültüsünü değiştirir.
  • Modeli sınıf gürültüsü içinde test ederek yanlış alarmları gözlemler ve nedenlerini tartışır.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

İnsan kulağı ve ses kartları

Göz bandıyla bir öğrenci "model" olur. Diğerleri ses kartındaki sesi çıkarır; model sesi sınıflandırır ve 1–10 güven puanı söyler. Tur tur arka plan gürültüsü (masaya hafifçe vurma, fısıltı) eklenir ve modelin ne zaman şaşırdığı tahtaya işlenir. Spektrogramlar kareli kâğıda boyanarak karşılaştırılır.

Konu anlatımı

Önce konuyu aç, sonra sorulara dokun: cevap altında açılır. Soru işaretli kutulara dokununca cevap görünür.

01Model sesi nasıl "görür"?
?Ses dalgası neyi gösterir?
Mikrofonun yakaladığı hava titreşiminin zamanla nasıl değiştiğini gösterir. Dalganın yüksekliği sesin şiddetini anlatır, ama hangi seslerin karıştığını tek başına göstermez.
?Spektrogram neden kullanılır?
Sesi zaman ve frekansa (inceliğe-kalınlığa) göre ayırır ve her noktanın gücünü renkle gösterir. Böylece ses bir resme dönüşür ve model görüntü tanır gibi ses tanıyabilir.
?Alkış, ıslık ve konuşma spektrogramda nasıl ayrılır?
Alkış çok kısa sürer ve birçok frekansı aynı anda kapladığı için dikey bir parlama olur. Islık tek bir ince frekansta uzun sürdüğü için yatay ince bir çizgidir. Konuşmada ise alt frekanslarda değişen, kalın bantlar görülür.
Anahtar kavramlar: Ses dalgasıFrekansSpektrogram
DalgaSpektrogram Alkış Islık "Dur" sözü Arka plan zaman Parlak renk = o frekansta güçlü ses
02Teachable Machine ses projesi
Background Noise20+ Alkış12 örnek Islık12 örnek "Dur"12 örnek Training Train Model örnekler1 saniyelik Preview Listening… Output Background%6Alkış%88Islık%4"Dur"%2
  1. 1Background NoiseZorunlu sınıf: en az 20 örnek; ortamın doğal sesi.Dokun, adını gör
  2. 2Mikrofon kaydıKayıt birkaç saniye sürer; Extract Sample ile 1 saniyelik örneklere bölünür.Dokun, adını gör
  3. 3SpektrogramSesin zaman ve frekansa göre renkli resmi; model bunu öğrenir.Dokun, adını gör
  4. 4Diğer sınıflarHer sınıf için en az 8 örnek gerekir; 12 ve üstü daha iyidir.Dokun, adını gör
  5. 5Train ModelSes örneklerinden modeli eğitir.Dokun, adını gör
  6. 6Canlı dinlemeÖnizleme mikrofonu sürekli dinler, her an tahmin yapar.Dokun, adını gör
  7. 7OutputAlkış %88: şu anki sesin büyük olasılıkla alkış olduğu.Dokun, adını gör

Görseldeki numaralara dokun.

?Background Noise sınıfı neden zorunludur?
Mikrofon hiçbir zaman tam sessizlik duymaz. Model ortamın olağan sesini ayrı bir sınıf olarak öğrenmezse, uğultuyu da alkış ya da ıslık sanabilir.
?Extract Sample düğmesi ne yapar?
Birkaç saniyelik kaydı 1 saniyelik örneklere böler ve sınıfa ekler. 2 saniyelik bir alkış kaydından iki örnek çıkar; bu yüzden tek bir alkışın iki parçasından biri sessiz kalabilir, kayıt sırasında birkaç kez alkışlamak iyi olur.
Biliyor muydun?

Önizleme açıkken mikrofon sürekli dinler; sonucu okumak için sesi çıkardıktan sonra bir saniye bekleyin.

03Ses sınıfları ve veri planı

Soru işaretli kutulara dokun.

?"Dur" gibi bir söz neden ıslıktan daha zor öğrenilir?
Her kişinin sesi, konuşma hızı ve tonlaması farklıdır; "dur" sözcüğü de "bu", "gel" gibi başka sözcüklere benzeyebilir. Bu yüzden söz sınıflarına daha çok kişiden ve daha çok örnek gerekir.
?Yanlış alarmı nasıl azaltırız?
Modeli karıştıran tuzak sesleri (kapı vurma, kalem düşürme) Background Noise sınıfına eklemek ya da "Diğer sesler" adında yeni bir sınıf açmak işe yarar. Böylece model bu seslerin alkış olmadığını öğrenir.
Anahtar kavramlar: Arka plan gürültüsüYanlış alarmÖrnek çıkarma
SınıfEn az örnekÇeşitlilik için
Background Noise
Alkış
Islık
"Dur"

Ders akışı

40 dakikalık bir ders saati için planlandı. Adımın başlığına dokun, ayrıntılar açılsın.

6dk

Isınma: Sesi görebilir miyiz?

Gözler kapalıyken bir öğrenci alkışlar, biri ıslık çalar, biri "dur" der; sınıf hangisi olduğunu hemen bilir. Sonra spektrogram çizimini göster: model sesi duymaz, sesin bu renkli resmine bakar. Alkışın kısa ve dikey bir parlama, ıslığın yatay ince bir çizgi olduğunu fark ettir.

DalgaSpektrogram Alkış Islık "Dur" sözü Arka plan zaman Parlak renk = o frekansta güçlü ses
7dk

Keşif: Ses projesi ekranı

Teachable Machine'de Audio Project aç. Numaralı ekran çiziminden Background Noise sınıfını, mikrofon kaydını, spektrogram kutucuklarını ve Output bölümünü göster. Background Noise sınıfının zorunlu olduğunu ve en az 20 örnek istediğini, diğer sınıfların en az 8 örnekle eğitilebildiğini vurgula.

Background Noise20+ Alkış12 örnek Islık12 örnek "Dur"12 örnek Training Train Model örnekler1 saniyelik Preview Listening… Output Background%6Alkış%88Islık%4"Dur"%2
17dk

Etkinlik: Sesleri topla ve eğit

Önce sınıf sessizken ve sonra hafif uğultu varken 20 saniyelik arka plan kaydı al. Alkış, Islık ve "Dur" sınıflarına her birine en az 12 örnek ekle: sesleri en az altı farklı öğrenci, farklı uzaklık ve şiddetle çıkarsın. Her kaydın ardından Extract Sample ile örnekleri sınıfa aktar, sonra Train Model'e bas.

10dk

Değerlendirme: Gürültüde test

Önizlemede her sesi üç kez dene ve sonuçları tahtaya yaz. Sonra test kartlarındaki "tuzak" sesleri (kapı vurma, kalem düşürme) dene; hangilerinin yanlışlıkla "Alkış" sanıldığını bul. Öğrenciler yanlış alarmı azaltmak için bir öneri yazar; projeyi dosya olarak kaydet.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Teachable Machine ses projesinde "Background Noise" sınıfı zorunludur.

Cevabı gösterDoğru

2. Arka plan gürültüsü sınıfı yalnızca tam sessiz bir odada kaydedilmelidir.

Cevabı gösterYanlış · Model gerçek kullanımda sınıfın doğal uğultusunu duyacaktır. Arka plan örnekleri, oyunun oynanacağı ortamın olağan sesleriyle kaydedilmelidir.

3. Spektrogram, sesin hangi frekansta ne kadar güçlü olduğunu zamana göre gösteren renkli bir resimdir.

Cevabı gösterDoğru

4. Teachable Machine ses örneklerini 1 saniyelik parçalar hâlinde kullanır.

Cevabı gösterDoğru

5. Bütün alkış örneklerini aynı öğrencinin çıkarması modelin başka öğrencilerin alkışını daha iyi tanımasını sağlar.

Cevabı gösterYanlış · Her kişinin alkışı, ıslığı ve sesi farklıdır. Örnekleri farklı kişilerin çıkarması modeli daha genel ve adil yapar.

6. Kapı vurma sesi modelde "Alkış" olarak tahmin edilirse bu bir yanlış alarmdır.

Cevabı gösterDoğru

7. Ses modeli, eğitimde hiç duymadığı bir sesi duyunca mutlaka "Background Noise" der.

Cevabı gösterYanlış · Model tanımadığı sesi en çok benzettiği sınıfa koyar; kısa ve sert bir kapı vurması "Alkış"a benzeyebilir. Bu yüzden tuzak seslerle test edilir.

8. Mikrofona çok yakından ve çok uzaktan kaydedilmiş örnekler veri çeşitliliğini artırır.

Cevabı gösterDoğru

9. Ses kaydı kişisel veri içerebilir; bir kişinin sesi onu tanımaya yarayabilir.

Cevabı gösterDoğru · Konuşma kayıtlarında izin alınır ve proje bitince kayıtlar silinir. Alkış ve ıslık gibi sesler daha az kişisel bilgi taşır.
← Önceki haftaProje 1: Doğru Kutuya At Oyunu Sonraki hafta →Proje 2: Sesle Robot Kol

24. hafta günlük planı

2026–2027 1. düzey Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları dersi 24. hafta günlük planı. Okul ve öğretmen bilgileriyle doldurulmuş Word dosyası için etkileşimli sürümde Evraklar › Günlük planlar bölümünü kullanın.

2026–2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI …………………………

SEÇMELİ YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI 1. SEVİYE DERSİ GÜNLÜK PLANI · 24. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
DersSeçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları 1. SeviyeSınıf / Düzey1. düzey (seçmeli)
Hafta / Tarih24. Hafta · 22–26 Mart (MART)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaYAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI GELİŞTİRME
KonuProje 2: Ses Modeli
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıYZU1.3.1 – YZU1.3.2 Yapay zekâ modelinin girdilerini hazırlama ve model geliştirme
Süreç bileşenleri
  • Ses verisinin dalga ve spektrogram olarak nasıl gösterildiğini açıklar.
  • Teachable Machine'de arka plan gürültüsü sınıfı dâhil dört sınıflı bir ses modeli eğitir.
  • Ses örneklerini toplarken uzaklık, ses şiddeti, farklı kişiler ve ortam gürültüsünü değiştirir.
  • Modeli sınıf gürültüsü içinde test ederek yanlış alarmları gözlemler ve nedenlerini tartışır.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahta, tahtaya bağlı mikrofon (ya da dizüstü bilgisayar mikrofonu) ve hoparlör · Teachable Machine (Audio Project) · Test kartları: alkış, ıslık, "dur", kapı vurma, kalem düşürme, sandalye çekme · Spektrogram çiziminin çıktısı · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
6 dk		Isınma: Sesi görebilir miyiz?
Gözler kapalıyken bir öğrenci alkışlar, biri ıslık çalar, biri "dur" der; sınıf hangisi olduğunu hemen bilir. Sonra spektrogram çizimini göster: model sesi duymaz, sesin bu renkli resmine bakar. Alkışın kısa ve dikey bir parlama, ıslığın yatay ince bir çizgi olduğunu fark ettir.
1. ders
7 dk		Keşif: Ses projesi ekranı
Teachable Machine'de Audio Project aç. Numaralı ekran çiziminden Background Noise sınıfını, mikrofon kaydını, spektrogram kutucuklarını ve Output bölümünü göster. Background Noise sınıfının zorunlu olduğunu ve en az 20 örnek istediğini, diğer sınıfların en az 8 örnekle eğitilebildiğini vurgula.
1. ders
17 dk		Etkinlik: Sesleri topla ve eğit
Önce sınıf sessizken ve sonra hafif uğultu varken 20 saniyelik arka plan kaydı al. Alkış, Islık ve "Dur" sınıflarına her birine en az 12 örnek ekle: sesleri en az altı farklı öğrenci, farklı uzaklık ve şiddetle çıkarsın. Her kaydın ardından Extract Sample ile örnekleri sınıfa aktar, sonra Train Model'e bas.
1. ders
10 dk		Değerlendirme: Gürültüde test
Önizlemede her sesi üç kez dene ve sonuçları tahtaya yaz. Sonra test kartlarındaki "tuzak" sesleri (kapı vurma, kalem düşürme) dene; hangilerinin yanlışlıkla "Alkış" sanıldığını bul. Öğrenciler yanlış alarmı azaltmak için bir öneri yazar; projeyi dosya olarak kaydet.
2. ders
10 dk		Tekrar: Sunum
9 slaytlık ders sunumu akıllı tahtada açılır; önceki saatte öğrenilen kavramlar öğrencilerle birlikte tekrar edilir.
2. ders
20 dk		Uygulama: Etkinlikler
Akıllı tahtada etkileşimli etkinlikler oynanır: Ses projesi: numarayı eşleştir; Spektrogramdaki izi eşleştir; Hangi sınıfa ya da test listesine?; Doğru mu, yanlış mı?; Kutuyu aç: konu soruları; Test yarışması: Proje 2: Ses Modeli.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
9 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: İnsan kulağı ve ses kartları. Göz bandıyla bir öğrenci "model" olur. Diğerleri ses kartındaki sesi çıkarır; model sesi sınıflandırır ve 1–10 güven puanı söyler. Tur tur arka plan gürültüsü (masaya hafifçe vurma, fısıltı) eklenir ve modelin ne zaman şaşırdığı tahtaya işlenir. Spektrogramlar kareli kâğıda boyanarak karşılaştırılır.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıKontrol listesi, dereceli puanlama anahtarı, öz ve akran değerlendirme
Doğru-yanlış soruları
  1. Teachable Machine ses projesinde "Background Noise" sınıfı zorunludur. (D)
  2. Arka plan gürültüsü sınıfı yalnızca tam sessiz bir odada kaydedilmelidir. (Y)
  3. Spektrogram, sesin hangi frekansta ne kadar güçlü olduğunu zamana göre gösteren renkli bir resimdir. (D)
  4. Teachable Machine ses örneklerini 1 saniyelik parçalar hâlinde kullanır. (D)
  5. Bütün alkış örneklerini aynı öğrencinin çıkarması modelin başka öğrencilerin alkışını daha iyi tanımasını sağlar. (Y)
  6. Kapı vurma sesi modelde "Alkış" olarak tahmin edilirse bu bir yanlış alarmdır. (D)
  7. Ses modeli, eğitimde hiç duymadığı bir sesi duyunca mutlaka "Background Noise" der. (Y)
  8. Mikrofona çok yakından ve çok uzaktan kaydedilmiş örnekler veri çeşitliliğini artırır. (D)
  9. Ses kaydı kişisel veri içerebilir; bir kişinin sesi onu tanımaya yarayabilir. (D)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarTarayıcı mikrofon izni ister; izin verilmezse kayıt başlamaz. Eğitim sırasında sınıfın sessiz olması gerekmez ama kayıt sırasında sadece istenen ses çıkarılmalıdır; ikinci bir ses kaydı kirletir.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR22.03.2027…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →