Geri Dön

Real-time connected recognition of Turkish natural numbers

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 15665
  2. Yazar: AHMET SEMİH BİNGÖL
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. ÖMER CERİD
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kelime tanıma, Türkçe, Word recognition, Turkish
  7. Yıl: 1990
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

vi KISA ÖZET Bu tezde gerçek zamanda çalışan bir bağlantılı sözcük ta nıma sisteminin donanımı ve yazılımı anlatılmıştır. DSP56001 sayısal sinyal işleyici yongası üzerine kurulu olan sistem gerçekleştirilmiş ve (1-999,999,999) arası Türkçe doğal sayı lar üzerinde denenmiştir. 21 sözcükten oluşan bir dağarcığa sahip olan sistemde tanıma için dinamik zaman bükme algoritması kullanılmıştır. Şablonlar arasındaki geçiş kuralları, geçiş daha rahat olacak biçimde değiştirilmiş ve bu değişikliklerin başarımı iyileş tirdiği gözlenmiştir. Türkçe doğal sayıların sözdizimi yazıl mış ve değişik bir yolla tanıma algoritmasının içine yerleşti rilmiştir. Sistem konuşmacı bağımlı olarak denenmiş ve başarımı ye terli bulunmuştur. Tanımadaki başarımı arttırmak ve sistemi konuşmacıdan bağımsız hale getirmek için neler yapılması ge rektiği tartışılmış, ayrıca tek bir sayısal sinyal işleyici yongasının işlem kapasitesini aşan sayıda sözcüğün tanınabil- mesi için birden fazla işleyiciden oluşan bir sistem mimarisi önerilmiştir. Sistemin yazılımı ve bunun nasıl kullanılacağına dair kısa bir rehber arka kapağın içindeki diskette bulunabilir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this thesis the hardware and software structure of a real-time connected-word recognition system has been described. The system is based on the DSP56001 Digital Signal Processor chip and has been implemented and evaluated in the speaker-dependent mode for recognition of Turkish natural numbers in the range (1-999,999,999). The system has a 21 word vocabulary and employs a variant of the Dynamic Time Warping algorithm for recognition. The inter-template transition rules have been modified so as to relax them and it has been observed that these modifications improve recognition performance. A task syntax has been formulated for Turkish natural numbers and has been incorporated into the recognition process in a novel manner. The system has been evaluated in the speaker dependent mode and has exhibited reasonable performance. Remarks on how to improve recognition performance and how to make the system speaker independent have been given. A multiprocessor architecture has been proposed for recognition of words from large vocabularies which exceed the computational capability of a single digital signal processor chip. The system software and a brief guide on how to use it have been supplied in the diskette inside the back cover.

Benzer Tezler

  1. Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi

    Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method

    H.GONCA COŞKUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Zihinsel ağırlıklı işler için bilişsel görev analizi yöntemi

    Başlık çevirisi yok

    NİLGÜN YAPICIOĞLU FIĞLALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET F. ÖZOK

  3. Yapay sinir ağları ile doku sınıflandırma

    Tissue classification using artificial neural networks

    AYSU SEVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN

  4. Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme

    Image processing with markow random fields and cellular neural networks

    MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN