Geri Dön

Ortak vektör yaklaşımı kullanılarak kesintisiz metinler içinde anahtar kelime bulma

Word spotting using common vector approach

  1. Tez No: 168117
  2. Yazar: MEHMET KEMAL BAYRAKÇEKEN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ATIF ÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: common vector approach, (key)word spotting, continuous (key)word recognition, utterance verification, keyword verification
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

ÖZET Ortak Vektör Yaklaşımı (OVY); her bir sınıf için, o sınıfın ortak özelliklerini içeren ve tek olan bir vektör bulup, bu vektörü tanımada kullanmak fikrine dayanan bir altuzay yöntemidir. Bu yöntemin teorisi daha önce yapılan çalışmalarda kanıtlanmıştır. OVY; ayrık kelime tanıma, görüntü tanıma, çoklu sınıf problemleri gibi uygulamalarda denenmiş olup başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu çalışmanın amacı, OVY'nin daha önce yapılmamış bir uygulaması olan kesintisiz konuşma metinleri içinde anahtar kelime bulma çalışmasını hem teorik hem de pratik olarak gerçekleştirmektir. Öncelikle deneylerin gerçekleştirileceği eğitim ve test veritabanı hazırlanmıştır. Bu amaçla içinde 10'ar adet anahtar kelimenin geçtiği iki metin kaydedilmiştir. Ardından tanıma algoritması geliştirme safhasına geçilmiştir. Eğitim setindeki anahtar kelimelerin boylarım sona sıfır ekleyerek en uzuna eşitleme metodu yeterli neticeleri vermeyince, sondan keserek veya ortada birleştirerek en kısaya eşitleme metodu geliştirilmiştir. Bu sayede test setinde önceden belirlenmiş bir eşik değeri kullanıldığında % 1 00 tanıma elde edilmiştir. Ancak tanıma algoritmasının kullanılan veritabanından bağımsız olarak otomatik bir mekanizma ile çalışması arzu edildiği için, harici bir bilgi gerektiren eşik değerinin uygun bir yöntemle elemine edilmesi üzerinde çalışmalara devam edilmiştir. Bu aşamada literatür taraması gerçekleştirilmiş ve konu hakkında önceden yapılmış çalışmalar ve kullanılan ses veritabanları incelenmiştir. Edinilen bilgi ve projenin önceki uygulamalarından edinilen tecrübeler ışığında geliştirilen yöntemle eşik değeri olmaksızın da test setinde % 100 tanıma elde edilebilmiştir. Ancak bu yöntem yeni bazı öngörüleri de beraberinde getirmiştir. Anahtar Sözcükler : ortak vektör yaklaşımı, ayrık kelime tanıma, kesintisiz metin tanıma, anahtar kelime bulma, anahtar kelime yakalama.

Özet (Çeviri)

VI ABSTRACT Common Vector Approach (CVA) is a subspace method and it aims to find a unique vector which contains the common features for each class. The theoretical proofs were given in previous papers related to this subject. CVA was successfully applied to pattern recognition experiments like isolated word recognition, image recognition and multi-class cases. In this project it is aimed to set out a novel application of CVA, word spotting in continuous speech. Theoretical background is given and many experimental studies are carried out. Firstly, speech databases for both training and testing are prepared. The records were composed of ten sentences with a keyword in each one. Now that the samples are ready it is proceeded to recognition algorithm development phase. The zero padding method used to equate the samples to the size of the largest one did not work well so a new approach equating the samples to the size of the smallest one by cropping is introduced. As a result 100 % recognition was achieved with the aid of a pre-calculated threshold. However the aim was to develop an algorithm, working independent of databases and thresholds. So the next step was to find a mechanism of calculating the threshold within the experimental inputs. A vigorous literature search was carried out. Several different methods of word spotting and speech databases related to subject were investigated. With all information and experience gained, an experimental algorithm was devised reaching up to 100 % recognition rate without the direct usage of threshold. However, a different pre- calculated threshold was introduced, but this time with a much bigger tolerance.

Benzer Tezler

  1. Human action recognition in ambient assisted living usingcontinuous inertial data

    Ortam destekli yaşam için kesintisiz atalet verisi kullanarak insan aktivitelerinin tanınması

    GAMZE USLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE

  2. SIMU ve GNSS ölçülerinin entegrasyonuna dayalı mobil yersel gravimetri

    Mobile terrestrial gravimetry based on the integration of SIMU and GNSS measurements

    İLYAS AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL TEKE

    DOÇ. DR. MEHMET SİMAV

  3. Magnetotail shape, flow and magnetic field structure at lunar distances using artemis observations

    Dünya'nın manyetik kuyruğunun şekil, plazma akışı ve manyetik alan yapısı açısından ay mesafesinde artemis uydu verileri ile incelenmesi

    İKLİM GENÇTÜRK AKAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ

  4. Ortak vektör yaklaşımı yöntemiyle TI TMS320C6711 DSK platformunda konuşmacıdan bağımsız gerçek zamanlı rakam tanıma

    Speaker independent real time digit recognition using common vector approach method on TI TMS320C6711 DSK platform

    SERKAN GÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIFAT EDİZKAN

  5. Örüntü tanımada ortak vektör yaklaşımının kullanılması

    Usage of common vector approach in pattern recognition

    ONUR DEMİRKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU