Türkçe konuşma ve konuşmacı tanımaya yönelik veri tabanı örnekleri
Production of data base sampling for Turkish speech and speaker recognition
- Tez No: 89011
- Danışmanlar: PROF. DR. İCLAL ERGENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
- Anahtar Kelimeler: Konuşma ve konuşmacı tanıma, ses algoritması, POLYPHONE standardı, Konuşma, Konuşma ölçümleri, Ses, Veri tabanı, Speech and speaker recognition, voice algorithm, POLYPHONE standard, Speech, Speech production measurements, Voice, Database
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Tıp Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
83 ÖZET Türkçe Konuşma ve Konuşmacı Tanımaya Yönelik Veri Tabanı Örnekleminin Oluşturulması Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte Adli Bilimde, insan sesi yoluyla işlenen suçların ortaya çıkartılabilmesi için bilimsel metotlar kullanılmaya başlanmıştır. Dünyadaki bu gelişmeler Türkiye'ye de yansımış ve bir çok bilim adamı ses tanıma ve ses onaylama gibi ses işleme konusunda araştırmalara başlamıştır. Bu araştırmaların büyük çoğunluğu yabancı dilde hazırlanmış veri tabanları üzerinde yapılmaktadır. Bu çalışma sonucunda hazırlanan Türkçe veri tabanı örneklemiyle bu alanda ihtiyaç duyulan bir veri tabanı standardının belirlenmesine çalışılmıştır. Veri tabanı örnekleminin hazırlanmasında bir çok veri tabanı incelenmiş ve bunların arasından COCOSDA (Coordinating Committee for Speech Database Assessment) adı verilen bir komite tarafından önerilen ve POLYPHONE adı verilen veri tabanı hazırlama standartları kullanılmıştır. Veri tabanı örneklemi, telefon hatları üzerinden birer hafta arayla 55 denekten alınmıştır. Ses kayıtları telefon hattına bağlanan bir teyp aracılığıyla yapılmış ve bu kayıt daha sonra bilgisayar ortamında işlenerek 8 kHz'de örneklenmiş, 8 bit'de nicemlenerek x.wav formatında CD-ROM'a yazılmıştır. Sonuç olarak, değişik cinsiyet, lehçe ve yaş gruplarından toplanan bu veri tabanı örneklemi Türkçe konuşma ve konuşmacı tanımaya yönelik hazırlanacak ses algoritmalarının denenmesinde ve geliştirilmesinde kullanılabilecektir. Veri tabanı örnekleminin ne kadar başarılı olduğunun, çeşitli ses tabanlı algoritmalar geliştiren bilimsel kuruluşlarca belirlenebileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
84 SUMMARY Production of Data Base Sampling for Turkish Speech and Speaker Recognition Today, with the improvement in technology, scientific methods are put into use for the purpose of enlightening crimes committed by using human voice. This improvement around the globe found its reflections in Turkey too, and numerous scientists began researches on voice processing topics like voice recognition, and voice verification. Most of these researches are based on databases which are prepared in a foreign language. With the help of the Turkish database prepared as a result of this work, it is aimed that a database standard, which is a need in this area, is set. In preparing this database sampling, many database are examined, and among those a database preparing standard which is named POLYPHONE, and advised by COCOSDA (Coordinating Committee for Speech Database Assessment) is used. Database samples are recorded from 55 subjects with 1 -week intervals, using telephone lines. Recording is made via a tape recorder connected to the telephone line. Then this recording, through the process in a computer, is sampled at 8 kHz, and after quantified in 8 bits is written on a CD-ROM. As a result, this database sampling gathered from various sex, dialect, and age groups will be an asset to be used in testing and improving voice algorithms which will be prepared for Turkish speech, and speaker recognition. It is concluded that, how successful this database sampling is can be determined by the scientific organizations that produce different voice-based algorithms.
Benzer Tezler
- Almanca öğretim yapan okullarımızın hazırlık sınıflarında kullanılan“Vorwörts International”K1 K2 ders kitaplarına değerlendirici bir yaklaşım
Başlık çevirisi yok
ERDOĞAN BAYKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiAlman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. TÜLİN POLAT
- Deutsch Aktiv I“, ”Deutsch Aktiv Neu 1A, 1B" ders kitaplarının çözümlenmesi, karşılaştırılması ve değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
SEVİNÇ SAKARYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. NİLÜFER TAPAN
- Grafik programlama kullanarak kepstrum analizi ve yapay sinir ağı ile konuşmacı tanıma
Speaker identification with cepstrum analysis and artificial neural network using graphical programming
ORHAN ÖZHAN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Statistical modeling of agglutinative languages
Sondan eklemeli dillerin istatistiksel modellenmesi
DİLEK ZEYNEP HAKKANİ TÜR
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. KEMAL OFLAZER