Geri Dön

Endüktif öğrenmeyi kulanarak konuşmayı tanıma

Speech recognition using enductive learning

  1. Tez No: 136349
  2. Yazar: İLHAN COŞKUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Speech recognition, fuzzy logic
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

ÖZET Anahtar Kelime: Ses tanıma, bulanık mantık, endüktif öğrenme. Konuşma tanıma, insan makine iletişiminin son derece etkin olarak kullanılmasına imkan tanır. Bir çok bilgisayarda giriş çıkış verileri interaktif olduğu için konuşma yoluyla iletişim en ideal bilgisayar arayüzünü oluşturur. Konuşma tanıma işlemi zeka gerektirir, ve bu yüzden konuşma üretmekten çok daha zor bir problemdir. Genel olarak konuşma tanıma işlemi daha baştan cesaret kırıcı bir iş olduğu için halen çok daha basit sistemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez bir PC ve bir ses kartıyla gerçekleştirilebilecek basit bir konuşma tanıma sistemini ortaya koymuştur. Sınırlı ve basit bir sistemle bu işlem gerçekleştirilebildiğine göre bu, bu işlemin gerekli özel donanım ve daha hızlı bilgisayarlarla daha gelişmiş olarak ortaya konabileceğini gösterir. Tezde sunulan sistem; Kayıtlı veya mikrofondan girilen ses bilgisini alır. Zaman normalizasyonu ve bölümleme işlemi yapar. Daha önceden belirlenen şablonlar bir sesin karşılığı olarak seçilmiştir. Elde edilen bilgiler bulanık mantık tekniği kullanılarak hazır şablonlar ile karşılaştırır. Uygun olan şablonu seçer. Şablonun ifade ettiği değer text editörüne aktarılır. VII

Özet (Çeviri)

SPEECH RECOGNITION USING ENDUCTIVE LEARNING SUMMARY

Benzer Tezler

  1. Quality control of ceramic tiles using inductive learning

    Başlık çevirisi yok

    ALİ TÜRKYILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiFatih Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. SABİH AKSOY

  2. Visual integrated machine learning

    Görsellik entegre edilmiş makine öğrenimi

    CİHANGİR DEVRİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET R. TOLUN

  3. Endüstriyel lignoselülozik atıkların karakterizasyonu ve sınıflandırmasında kemometrik yöntemlerin uygulanması

    Application of chemometric methods in characterization and classification of industrial lignocellulosic wastes

    MEHTAP ERDİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ağaç İşleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAL YILGÖR

    PROF. DR. OZAN KOCADAĞLI

  4. Endüktif öğrenme tekniği ile çizgikodlarını tanıma

    Identification of bar-codes with inductive learning techniques

    METİN BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SABİH AKSOY

  5. Endüktif öğrenme yaklaşımıyla hücresel imalat sistem tasarımı

    Cellular manufacturing system design with inductive learning approach

    MUHTEREM ÇÖL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN TORKUL