An Unsupervised approach for automatic language identification
Otomatik dil tanımada gözetimsiz yaklaşım
- Tez No: 139373
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET OTOMATİK DİL TANIMADA GÖZETİMSİZ YAKLAŞIM Günümüzde insanlara kendi dillerinde hizmet sunabilmek için farklı dillerde iletişim kurabilen sistemlere duyulan gereksinim giderek artmaktadır. Otomatik Dil Tanıma uygulaması çok dilli sistemlerde ön işlem olarak yer almaktadır. Geleneksel sistemlerde modellerin eğitimi öncesinde ses verisi zahmetli ve zaman alıcı bir etiketleme aşamasından geçerek konuşmalardaki fonem şuurları belirlenmektedir. Bu tezde izlenen yöntem etiketlenmiş veritabanına veya dillere ait linguistik bilgiye ihtiyaç duymaksızın geliştirilen otomatik dil tanıma sistemine ait gözetimsiz bir yaklaşım içermektedir. Bu yöntem paralel olarak işleyen iki ayrı daldan oluşmaktadır; dile özgü Gauss karışımlar kullanılarak gerçekleştirilen en yalan komşu karışım seçimi yöntemi ve dile özgü ağ yapılan kullanılarak gerçekleştirilen tek dilde eğitilmiş fonem tanıma yöntemi. Elde edilen sonuçlarla önceki çalışmalar karşılaştırıldığında en kötü durumda başarımın yüzde 24.3 azaldığı, en iyi durumda ise yüzde 13.9 arttığı görülmüştür. Önerilen yöntem kullanılarak kabul edilebilir bir başarıma sahip gürbüz bir dil tanıma sistemi geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT AN UNSUPERVISED APPROACH FOR AUTOMATIC LANGUAGE IDENTIFICATION Today, the need for multi-language communication applications, which can serve people from different nations in their native languages, has gained an increasing importance. Automatic Language Identification has a significant role in the pre-process phase of multi-language systems. The conventional systems require difficult and time- consuming labeling process of phoneme boundaries of the utterances in the speech corpus. In our work, we propose an unsupervised method in order to built an automatic language identification system that does not require labeled speech database or linguistic information of the target languages. The method comprises two branches processing in parallel; nearest neighbor selection method using language-dependent Gaussian mixtures, and mono-lingual phoneme recognition method using language-dependent network files. The performance of the system is compared with the previous studies and 24.3 per cent of decrease and 13.9 per cent of increase is observed respectively in the worst and best cases. With the proposed method, a robust system with a tolerable performance is built that can easily integrate any language into the LID application.
Benzer Tezler
- Supervised and unsupervised machine learning techniques for text document categorization
Belge sınıflandırma için gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmaları
ARZUCAN ÖZGÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ETHEM ALPAYDIN
- A Method for improving automatic word categorization
otomatik kelime sınıflandırma algoritmasını geliştirmek için yeni bir yöntem
EMİN ERKAN KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- On-line new event detection and tracking in a multi-resource environment
Çok kanallı kaynak ortamında çevrim içi yeni olay belirleme ve takibi
HAKAN KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR