Sürekli konuşmanın sinirsel devre yardımı ile tanınması
Recognition of continuous speech by using neural network
- Tez No: 45160
- Danışmanlar: PROF.DR. ATALAY BARKANA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar ağları, Konuşma tanıma, Sinir ağları, Computer networks, Speech recognition, Nerve net
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Günümüzde, bilgisayar ve yazılım teknolojisindeki geliş meler, konuşmayı tanıma alanında büyük kolaylıklar sağlamış tır. Bu tez çalışmasında, seslerin Doğrusal Ongörülü Kodlama ( LPC ) katsayılarından elde edilen -Frekans spektrumu genlik değerlerinin girdi olarak seçildiği, çok Katlı Sinirsel Devre modeli kullanılmıştır. Türkçe ünlü ve ünsüz harflerinin tanınması amacıyla eğitilen çok Katlı Sinirsel Devrede, Geri ye Yayılımlı Eğitim Algoritması kullanılmıştır. Analiz işleminde, kelimelerin herbir çerçevesi sinirsel devrelere sunulmuştur. Sinirsel devrelerin çıkış değerleri, durum makinasına uygulanmıştır. Durum makinası, kararlı ve kararsız çerçeveleri saptamıştır. Kararsız çerçeveler atılmıştır. Kararlı çerçeveler birleştirilmiş ve Türkçe kelime yapıları oluşturulmuştur. Sonuçta; bilgisayar sistemi, konuşmacıdan bağımsız olarak Türkçe kelimeleri tanımıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Nowadays, developments of the computer and software technology provide many facilities in the field of the speech recognition. In this thesis, Multi Layer Neural Networks to which amplitude value of frequency spectrum formed from Linear Predictive Coefficients of speech are given as an input, are used. Multi Layer Layer Neural Networks which are used for recognizing of Turkish wovels and consonants are trained by using Back-Propagation Training Algorithm. In analysis process; each frame of words presented to neural networks according to circumstances. Outputs of neural networks are presented to the state machine. The state machine detected stable and unstable frames. Unstable frames are discharged. Stable frames are connected and thus Turkish word constructions are established. Finally; The computer system, recognized Turkish words being speaker independent.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile kişilerin ses örneklerinden kimliklerinin tanınması
Recognizing speaker identification fron speech samples with artificial neural network
MURAT CANSIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU
- Analysis of sound field in enclosed spaces by method of image sources
Kapalı mekanlardaki ses alanlarının ayna görüntüsü yöntemiyle çözülmesi
MURAT SORGUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN
- Bir türkçe fonem kümeleme sistemi tasarımı ve gerçekleştirimi
The Design and implementation of a Turkish speech phoneme clustering systems
HARUN ARTUNER
Doktora
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SAATÇİ
- Maerchen im fremdsprachenunterricht
Yabancı dil öğretiminde masal
LERNA KARENS
Yüksek Lisans
Almanca
1996
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLİN POLAT