The importance of computers has risen in recent years in our daily lives. An average person interacts without a doubt multiple times with computers. The wide usage of computers has caused researchers to think of ways which would allow you to communicate with computers by a minimum number of interactions. Speech is the main communication instrument for humans, so researchers also used speech as an interaction method between humans and computers. However, speech has boundaries of its own, the language varies in different societies, especially in multicultural societies where people tend to use a mixed language called Code-Switching language to communicate, i.e. Germany is a multicultural country and foreigners, especially bilingual Turkish people, use German and Turkish when they speak to each other. On the other hand, computers nowadays have become more powerful and can also process complex tasks such as NLP tasks, which requires a lot of processing power. In this thesis we aimed to solve Language Identification task in German-Turkish code-switching speeches with two popular machine learning methods Support Vector Machines and Deep Neural Networks and at the end we compared the performances of these methods.Die Bedeutung von Computern ist in den letzten Jahren in unserem alltäglichen Leben gestiegen. Die durchschnittliche Person interagiert sich ohne Zweifel mehrmals am Tag mit Computern um. Dieser verbreitete Einsatz hat dazu geführt, dass die Forscher nach Möglichkeiten suchen, die uns ermöglichen mit Computern durch die minimalste Anzahl möglicher Interaktionen zu kommunizieren. Sprechen ist das wichtigste Kommunikationsinstrument für Menschen, deswegen haben die Forscher auch die Sprache als Interaktionsmethode zwischen Mensch und Computer verwendet. Allerdings hat die Sprache ihre Grenzen, die Sprache variiert sich in verschiedenen Gesellschaften, vor allem in multikulturellen Gesellschaften, in denen Menschen dazu neigen eine gemischte Sprache namens Code-Switching Sprache zu benutzen. Deutschland beispielsweise ist ein multikulturelles Land wo Ausländer, vor allem zweisprachige Türken sowohl Deutsch als auch Türkisch beim kommunizieren benutzen. Dennoch sind Computern heute leistungsstärker geworden und können auch komplexe Aufgaben wie NLP-Aufgaben verarbeiten, die viel Rechenleistung erfordern. In dieser Arbeit zielen wir darauf hin, die Sprachidentifizierungsaufgabe in deutsch-türkischen Code-Switching Sprache mit zwei populären maschinellen Lernmethoden zu unterstützen. Support Vector Machines und Deep Neural Networks und ein Vergleich der Leistungen diese Methoden
