Geri Dön

Implementation of an automatic language identification system for English and French languages using hidden Markov models

Otomatik dil tanıma sisteminin İngilizce ve Fransızca dilleri için gizli Markov modeller kullanılarak geliştirilmesi

  1. Tez No: 115004
  2. Yazar: ORHAN GAZİ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Vektör Nicemleme, Gizli Markov Modeli, Geniş Kategori, Viterbi Algoritması, Gaussian Karışımı, Geri Metodu, İleri Metodu, Veritabanı (OGI), Otomatik Lisan Tanıma, Vector Quantization, Automatic Language Identification (ALI), Hidden Markov Model, Broad Category, Viterbi Algorithm, Gaussian Mixture, Backward Method, Forward Method, (OGI) Database
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Otomatik dil tanıma bilgisayarın değişik dilleri birbirinden ayırabilmesi olayıdır. Değişik diller arasındaki ayırım insan kulağı için çok belirgin ise de aynı performans bilgisayarlar için henüz o derecede ilerlememiştir. Bu nedenledir ki otomatik dil tanıma çalışmalarında çok fazla ilerleme olduğunu söyleyemeyiz. Bu çalışmamızda otomatik dil tanıma problemini İngilizce ve Fransızca dilleri üzerinde denedik. İngilizce ve Fransızca dilleri için Gizli Markov Modeller geliştirildi. Modellemeler“geniş-kategori”kavramı kullanılarak yapıldı. Daha sonra oluşturulan sistemlere bilinmeyen ses kaydı gönderilerek hangi dile ait olduğu ayırt edilmeye çalışıldı. Sistemin üzerinde yapılan testler sonucunda sistemi eğitmek için kullanılan ses kayıtları için %99, öte yandan eğitimde kullanılmayacak 10 saniye uzunluğundaki sesler için %79 başarı sağladı.

Özet (Çeviri)

Automatic language identification (ALI) is the problem of identifying the language of an utterance through the use of a computer. Although the differences among different (spoken) languages are generally large by any sensible measure, automatic language identification remains a major challenge (perhaps indicating the immaturity of the field of speech processing). Current language identification systems vary greatly in terms of information utilization and system complexity. Understanding all of these approaches in a unified framework is one of the major challenges in automatic language identification. In this thesis we implement a language identification system using broad categories. Broad category based Hidden Markov Model language models were developed. A comparative study was conducted on a two-language (English-French) identification problem to get a grasp of these issues. The results from the comparative experiments were used as basis for the development of a general-purpose language-identification system. IVA general purpose LID software kit was developed based on the steps in this thesis. The final language identification system attained correct rates of 99% for the training data and 79% for 10 seconds test utterances for both languages.

Benzer Tezler

  1. Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi

    Intelligent networks and their applicability

    K.SİNAN DİNÇSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with artificial neural network

    MURATCAN UZTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER

  3. Uzman sisten ve otomotiv sektöründeki bir uygulama

    Expert system and an application in the automotive sector

    HÜSEYİN BURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR TÜMKOR

  4. Robot kollarının adaptif kontrolü

    Adaptive control of robot arms

    K.FATİH DİLAVER