Gaussian mixture models design and applications
Gauss karışım modellerinin tasarımı ve uygulamalar
- Tez No: 96213
- Danışmanlar: A. ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: En küçük kareler yöntemi, Gauss modeli, Konuşma tanıma, Parametre tahmini, Tasarım, Gaussian Mixture Models, Parameter Estimation, Expectation- Maximization Algorithm, Gauss-Newton Algorithm, Matching Pursuit Algo rithm, Least Squares Error, Speaker Recognition. IV, Least squares method, Gaussian model, Speech recognition, Design
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET GAUSS KARIŞIM MODELLERİNİN TASARIMI VE UYGULAMALAR Khaled Ben Fatma Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Prof. Dr. A. Enis Çetin Ocak 2000 Gauss Karışım Modellerini (GMM) parametrelerinin kestirimi amacıyla iki yeni tasarım algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritmalar veri histogram! uy durma yoluna dayanmaktadır. Birinci yöntem, GMM parametre kestiriminde alışılagelmiş beklenti en büyükleme (EM) algoritması tabanlı kestirimlerden daha doğru sonuçlar sağlamak için Gauss-Newton eniyileme tekniğiyle en küçük kareler hata kestirimini (LSE) kullanmaktadır, ikinci yöntem, sözlük olarak ad landırılan, aşırı tamamlanmış Gauss modelleri kümesinden bir GMM'in her bir bileşenini en iyi eşleyen Gauss işlerlerini bulmak için kullanılan uyum izleme algoritmasına dayanmaktadır. Bu algoritma GMM parametre kestirimi için hızlı bir yöntem sunmaktadır. Önerilen yöntem geniş bir rasgele değişken kümesini modellemekte kul lanılabilir. GMM'lerin kullanım alanı olarak insan deri renk yoğunluğu mod- ellemesi ve konuşmacı tanıma problemleri seçilmiştir. Konuşmacı tanıma için yeni bir konuşma öznitelik parametre kümesi geliştirilmiştir. Öngörülenbu yeni küme, yaygın olarak kullanılan Mel-skala tabanlı kümeye kıyasla konuşmacı tanımaya daha uygundur. Anahtar Kelimeler. Gauss Karışım Modelleri, Parametre Kestirimi, Beklenti En Büyükleme Algoritması, Gauss-Newton Algoritması, Uyum İzleme Algorit ması, En Küçük Kareler Hatası, Konuşmacı Tanıma. vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GAUSSIAN MIXTURE MODELS DESIGN AND APPLICATIONS Khaled Ben Fatma M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: A. Enis Çetin, Ph. D. January 2000 Two new design algorithms for estimating the parameters of Gaussian Mix ture Models (GMM) are developed. These algorithms are based on fitting a GMM on the histogram of the data. The first method uses Least Squares Error (LSE) estimation with Gauss-Newton optimization technique to provide more accurate GMM parameter estimates than the commonly used Expectation- Maximization (EM) algorithm based estimates. The second method employs the matching pursuit algorithm which is based on finding the Gaussian func tions that best match the individual components of a GMM from an over- complete set. This algorithm provides a fast method for obtaining GMM pa rameter estimates. The proposed methods can be used to model the distribution of a large set of arbitrary random variables. Application of GMMs in human skin color density modeling and speaker recognition is considered. For speaker recognition, a new set of speech feature parameters is developed. The suggested set is more mappropriate for speaker recognition applications than the widely used Mel-scale based one.
Benzer Tezler
- İmpulsif gürültünün incelenmesi ve V.32 modemin impulsif gürültülü ortamda hata başarımı
Başlık çevirisi yok
ERCAN BÜYÜKKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları
Low bit rate speech coding and applications
TARIK AŞKIN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Adli uygulamalarda konuşmacı tanıma
Speaker recognition in forensic applications
MUSA AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜMTAZ YILMAZ
- Düşey ve eğik daykların deneysel ve teorik D.C. özdirenç tepkilerinin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
HASAN KAMİL AKTARAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Jeofizik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeofizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZER KENAR
- Isolated and connected digit recognition system for Turkish
Türkçe için konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük ve bileşik rakam tanıyım dizgesi
ALİ HAYDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER