Geri Dön

Comprehensive study of keyword spotters for Turkish

Türkçe için anahtar kelime yakalayıcıların kapsamlı incelemesi

  1. Tez No: 129298
  2. Yazar: MEHMET UĞUR DOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT M. ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

VI ÖZET TÜRKÇE İÇİN ANAHTAR KELİME YARALAYICILARIN KAPSAMLI İNCELEMESİ Herhangi bir konuşma içinde olası kelimelerin tanınması kompleks bir işlemdir ve daha tam anlamıyla başarılamamıştır. Sözcük dağarcığının boyutları büyüdükçe, tanınmak istenen sözcenin transkripsiyonu için gereken süre uzamaktadır. Bu tip büyük dağarcıklı sistemlerin başarımını arttırmak için çeşitli metotlar kullanılmaktadır. Bazı uygulamalar için tüm kelimelerin tanınmasına ihtiyaç yoktur. Bulunması gereken bazı hayati kelimeler, anahtar kelimeler, olabilir. Bu tip uygulamalar“anahtar kelime yakalama”uygulamaları olarak adlandırılırlar. Anahtar kelime yakalama sistemlerinde amaç mümkün olduğu kadar çok anahtar kelimeyi gerçek yerinde en az sayıda hatalı tahmin ile bulmaktır. Dolayısıyla anahtar kelime yakalama sistemlerinin kalitesi doğru tahmin ve yanlış alarm oranlarına bağlıdır. Bir diğer önemli parametre sistemin ne kadar hızlı olduğudur. Bu tezin amacı anahtar kelime yakalayıcılar oluşturulurken nasıl yollar izlenebilineceğidir. Bunun nasıl başarılacağını görebilmek için çeşitli parametrelerle sistem başarımı irdelenmiştir. Hedef telefon hatlarında çalışacak bir sistem olduğundan TÜBİTAK TURTEL veritabanı kullanılmıştır. İlk olarak bir takım ayrık kelime tanıma testleri yürütülmüştür. Bu testlerin amacı sistemdeki istisna konuşmacıların bulunmasıdır ki böylece ortalama bir konuşmacı öbeği oluşturulabilsin. Bu arada en uygun parametre öbeği de belirlenmeye çalışılmıştır. Daha sonar sekiz atık model birbirleriyle karşılaştırılmıştır Bu testlerin sonucunda en uygun atık modelin cinsiyet ve ahize tipi kullanılarak oluşturulmuş atık model olduğu görülmüştür. Son denemeler ise uyarlama sürecinin başarım üzerine etkisini görmek için yapılmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki adaptasyon uygulamaları anahtar kelime modelleri ve atık modeller üzerinde aynı anda uygulanmalıdır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT COMPREHENSIVE STUDY OF KEYWORD SPOTTERS FOR TURKISH To recognize every possible word in an utterance is a complex process, and yet not achieved. As the vocabulary size increase, time required to get the transcription of target utterance lengthen. In order to improve these kinds of large vocabulary systems, several methods are used. For some applications every word need not to be transcribed. There are some crucial words, called keywords, to be found. These kinds of applications are named as keyword spotting. In keyword spotting systems purpose is to find out as many as keywords at correct places with a minimum number of false predictions. Thus, quality of a keyword spotter depends on the true hit and false alarm rates. Another important parameter is how fast the system is. The subject of this MS thesis was to build a real-time keyword spotter. To figure out how this can be achieved and with which parameters the system would perform better, several experiments have been conducted. Since the target application was for telephone lines, TÜBİTAK-TURTEL database is used for these experiments. First a number of isolated word recognition experiments have been done. Aim of these tests was determination of outlier speakers of the system, so the average speaker set on which the experiments can be performed. Meanwhile optimum parameter set is tried to be found. Then eight garbage models are tested. As the result of these tests, optimum garbage model is seemed to be the gender + handset class garbage model. Last experiments were for determining the effects of the adaptation processes on garbage models. The result showed that neither keyword nor garbage models would be adapted individually, i.e. they should be adapted at the same time.

Benzer Tezler

  1. Psikososyal risk değerlendirme ölçeği olarak kullanılan COPSOQ'a yönelik bir sistematik derleme çalışması

    A systematic review of COPSOQ a sapsychosocial risk assessment questionnaire

    ÇAĞLA YABASUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halk SağlığıDokuz Eylül Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN ALPARSLAN ERGÖR

  2. Leveraging ai in construction management

    İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma

    BARAN AKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK

  3. A novel trend prediction system design via association rule mining represented in knowledge graphs: BIM research field application

    Birliktelik kural madenciliği ile yeni bir trend tahmin sistem tasarımı ve bilgi çizgesi gösterim: BIM araştırma alanı uygulaması

    GAMZE GÜLSÜN GAZİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖZDE BAŞAK ÖZTÜRK ÖZERAY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH SOYGAZİ

  4. Privacy-Preserving Ranked Search over Encrypted Cloud Data

    Şifrelenmiş Bulut Verisi Üzerinde Mahremiyet Korumalı ve Sıralamalı Keime Arama

    CENGİZ ÖRENCİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAY SAVAŞ

  5. Yetişkin eğitimlerinde deneyimsel öğrenme ve öğrenme araçlarının kullanım alanlarına ilişkin inceleme

    An examination of experiential learning and the use of learning tools in adult education

    EMİNE ÇAKIR ÇAVDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimÜsküdar Üniversitesi

    Nöropazarlama Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELAMİ VAROL ÜLKER