Automatic speech recognition system for Turkish spoken language
Türkçe dili için otomatik konuşma tanıma sistemi
- Tez No: 320753
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN, YRD. DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Konuşma tanıma, Prozodi, Speech recognition, Prosody
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzun yıllardan beri ses ve konuşmaların saklanması ve iletilmesi mümkündür. Ayrıkzamanlı ve sürekli zamanlı işaret işleme yöntemleri sayesinde ses ve konuşma işaretleri deişlenebilmektedir. Bununla beraber, eğitilebilen algoritmalar kullanılarak OtomatikKonuşma Tanıma ve Otomatik Konuşmacı tanıma sistemleri de geliştirilebilmektedir.Bu çalışmada Boğaziçi Üniversitesi'nde bulunan ?BUSİM speech group? tarafındangeliştirilmiş, Türkçe dili için otomatik konuşma tanıma sistemi kullanılmıştır. Bu sistem;konuşmacıların söylediği kelimeleri bir liste halinde dökebilmektedir. Ancak; bir insan içinbile noktalama işaretlerinden yoksun bir metinden bilgi alabilmek oldukça zordur. Busebepten dolayı konu bölütleme veya konu özetleme gibi daha ileri uygulamalarıyapabilmek için, öncelikle cümle bölütleme işleminin yapılması gerekmektedir.Dil bilgisine uygun bir yazılı metindeki noktalama işaretleri, diksiyonda vurgu ilebelirtilmektedir. Başka bir deyişle bu özellikler konuşma işaretinin bürünsel özellikleridir.Amacımız, Otomatik Konuşma Sisteminin çıktıları ile ses işaretinin bürünsel özelliklerinikullanarak cümle bölütlemesini otomatik yapabilen bir sistem geliştirmektir.
Özet (Çeviri)
The transmission and storage of speech sounds is possible for decades. In addition by usingsignal processing techniques, it is also possible to process speech signals. By using timeand frequency analysis of speech signal and several machine learning algorithms, it ispossible to build a system which is used to recognize spoken words. Such systems arecalled Automatic Speech Recognition systems.In our work, we have used the Automatic Speech Recognition system for Turkish spokenlanguage which has built by BUSIM speech group. However, the output of the recognizer isthe list of spoken words. Even for humans it is a very hard task to understand a text withoutpunctuation symbols. Hence to build more complex recognizer whose goal to perform topicsegmentation and topic summarization, the output of ASR should be divided into sentencesat first.Our goal is to build a system which performs the sentence segmentation. In our work wehave used ASR system to obtain word level and phoneme level time marks and by usingthat time marks with the audio files, we have extracted prosodic features, where theprosodic properties of speech contains information about the punctuation in the text, whichis not available at the output of ASR system.
Benzer Tezler
- Automatic speech recognition system adaptation for spoken lecture processing
Sözlü ders anlatımlarının işlenmesi için otomatik konuşma tanıma sisteminin uyarlanması
ENVER FAKHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MURAT SARAÇLAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU ARISOY SARAÇLAR
- Organizasyonel gelişim için otomatik konuşma tanıma sistemi önerisi
An automatic speech recognition system proposal for organizational development
DAVUT EMRE TAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN
- Doğal dil işleme teknikleri kullanılarak türkçe mobil asistan yazılımı geliştirilmesi
Development of a turkish mobile assistant software using natural language processing techniques
GÖKHAN ÇELİKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Computer vision based multi-lingual fingerspelling recognition
Bilgisayarla görme tabanlı çok dilli parmak alfabesi tanıma
AHMET ALP KINDIROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN
- Türkçe ağızların tanınmasında derin öğrenme tekniğinin kullanılması
Identification of Turkish dialects using deep learning techniques
GÜLTEKİN IŞIK
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN ARTUNER