Comprehensive study of keyword spotters for Turkish
Türkçe için anahtar kelime yakalayıcıların kapsamlı incelemesi
- Tez No: 129298
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT M. ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anahtar kelime, Kelime tanıma, Saklı Markov modeli, Uyum, Keyword, Word recognition, Hidden Markov model, Adaptation
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Bilgisayar destekli matematik eğitiminde geogebra yazılımının kullanımı: Bir sistematik literatür çalışması
The use of geogebra software in computer-assisted mathematics education: A systematic literature study
AHMET ONUR SANDIKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimSelçuk ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BATTAL
- Tedarik zincirinde yapay zeka uygulamaları: Bibliyometrik bir çalışma
Applications of artificial intelligence in supply chain: A bibliometric study
SARA S. M. BADER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriSakarya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CAHİT UNGAN
- E-ticaret ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin bibliyometrik olarak incelenmesi: SCOPUS veritabanı üzerinde bir çalışma
Bibliometric examination of the relationship between e-commerce and economic growth: A study on SCOPUS database
ÇAĞATAY MURAT YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EkonomiSelçuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER GEDİK
- Sürdürülebilir yapı tasarımında akıllı malzeme kavramının yapılandırılması: Bibliyometrik analiz temelli bir odak grup çalışması
Structuring the concept of smart materials in sustainable building design: A focus group study based on bibliometric analysis
ESİN NUR ŞAHİN
- Büyük dil modelleri ile işe alım süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve iyileştirilmesi
Automation and enhancement of recruitment processes with large language models (LLM)
EMRE TÜFEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YAVUZ YAĞCI
PROF. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN