Yapay sinir ağlarını kullanarak bir ses tanıma sistemi geliştirilmesi
Developing a speech recognition system using artificial neural networks
- Tez No: 168130
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. YILMAZ KILIÇASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Ses Tanıma, Yapay Sinir Ağları, Hızlı Fourier Dönüşümü, Saklı Markov Modelleri, Konuşmacı Bağımlı Ses Tanıma, Fonem Tabanlı Ses Tanıma, Speech Recognition, Artificial Neural Networks, Fast Fourier Transform, Hidden Markov Models, Speaker Dependent Speech Recognition, Phoneme Based Speech Recognition. Year: 2005 Page : 82
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüksek Lisans Tezi Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü ÖZET Bu çalışmada amacımız bir ses girdi cihazı ile alman konuşmayı metine çevirmektir. Bu amaç doğrultusunda konuşmacının söylediği belirli Türkçe kelimeler analiz edilerek metne çevrilip; konuşmacı bağımlı, fonem-tabanlı, ayrışık bir ses tanıma sistemi geliştirilmek istenmiştir. Birinci bölümde tezin amacı ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır. İkinci bölümde sesin özelliklerinden bahsedildi. Üçüncü bölümde ses tanıma işlemi hakkında bilgi verildi. îşlem adımları olarak sesin alınması, sesin sayısal kodlanması, ses sinyalini işleme teknikleri (ses analizi) ve ses sinyalinin modellenmesi ayrıntılı olarak açıklandı. Ses tanıma kullanıcıları ve kullanım alanları ile ses tanıma avantajları ve smırlamalarmdan bahsedildi. Dördüncü bölümde ses sinyalinin modellenmesinde kullamlan Saklı Markov Modelleri (SMM)'nin teorisi ve ses tanımadaki uygulaması anlatılmıştır. Beşinci bölümünde yine ses sinyali modelleme telcniklerinden biri olan ve tezimizin uygulama aşamasında faydalandığımız Yapay Sinir Ağları (YSA), teorisi ve ses tanımadaki kullanımı ile açıklanmıştır. Altıncı bölümde ses tanıma sistemimizin genel yapısı hakkında bilgi verildi. Sistemimizi oluşturan modüllerin uygulamamızdaki görevleri açıklandı. Yedinci bölümde sistemimizin genel yapısı ve gerçekleştirimi hakkında bilgi verildi. Sekizinci bölümde elde ettiğimiz sonuçlar ve programın genel bir değerlendirmesi yapıldı.
Özet (Çeviri)
11 Master Thesis Trakya Univercity Graduate School of Natural and Applied Sciences Departman of Computer Engineering SUMMARY In this study, our aim is to transform a speech fragment received via a sound reception instrument to a text fragment. To this effect, a speaker-dependent, phoneme- based and discrete speech recognition system has been developed that is intended to decode certain Turkish words uttered by a certain speaker into a textual format. In Section 1, the aim of the thesis is explained in detail. In Section 2, the acoustic features of sound are presented. In Section 3, some background information is given about the process of speech recognition. The phases of this process, which are sound reception, digitalization of the sound, processing sound signals (sound analysis) and modelling the sound signal, are given a detailed explanation. Users and areas of use of speech recognition systems are briefly presented along with the advantages of and constraints on these systems. In Section 4, an explanation is offered for the theory of Hidden Markov Models (HMMs), which is used in modelling the sound signal, and its application in speech recognition. In Section 5, an explanation is offered for the theory of Neural Artificial Network (ANN) which is used in modelling the sound signal, and its application in speech recognition. In Section 6, some information is given about the top-level structure of our speech recognition system. The modules constituing our system is presented in terms of the tasks they perform. In Section 7, the general structure of our system and its implementation are described. In Section 8, an evaluation is given for the findings we have obtained and for the program we have realized.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkçe'deki sesli harflerin tanınması
Başlık çevirisi yok
SEYDİ VAKKAS ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Vowel recognition in neural networks
Başlık çevirisi yok
HAKAN GÜCÜMOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK
- An Analysis of delays in phoneme recognition problem through the use of artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile fonem tanıma probleminde gecikmenin etkileri
MURAT ŞIHMANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. FİKRET GÜRGEN
- Wavelet dönüşümü ile yapay sinir ağlarını kullanarak ses dalgalarının tanımlanması
Determination of wavelet transform and neural network that is used by voice waves
MEHMET ALGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEBRAİL ÇİFTLİKLİ
- Yapay sinir ağları kullanılarak konuşmacı tanıma uygulaması
Speaker recognition application using artificial neural networks
TARIK ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SAMİ TEZEKİCİ