Geri Dön

Coupling speech recognition and rule-based machine translation

Ses tanıma ve kural-tabanlı otomatik çeviri sistemlerinin entegre edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 177330
  2. Yazar: SELÇUK KÖPRÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Bu tezin amacı, Otomatik Ses Tanıma (OST) sistemleri ile kural tabanlı Otomatik Çeviri (OÇ) sistemlerinin bağdaştırılmasını incelemektir. Bu tezde, Ses Çevirisi (SÇ) amacıyla OST ve OÇleri entegre eden özgün bir yaklaşım sunuyoruz. Sunulan yöntem, kelime-grafiği formatındaki ses verilerini işleyebilen ilk kural tabanlı OÇ sistemini içermesi açısından özgündür. Diğer kural tabanlı OÇ sistemleri ile kıyaslamak gerekirse, bizim sistemimiz kelime dizisine ek olarak kelime grafikleri de işleyebilmektedir. Dolayısıyla, OST ve kural tabanlı OÇ arasında önerilen entegrasyon yöntemi basit bir yazılım mühendisliği uygulamasından ötedir. Bağdaştırma yöntemimizin ilk-en iyi ve N-en iyi tekniklerinden daha iyi performans gösterdiklerini de ortaya koyuyoruz. İlk-en iyi ve N-en iyi teknikleri, OST ve kural tabanlı OÇ sistemlerini bağdaştırmak için kullanılan, bizim sunduğumuz yaklaşım haricindeki tek yöntemlerdir. Argümanlarımızın doğruluğunu deneylerle de kanıtlıyoruz.Kural tabanlı OÇ sistemlerinin SÇ işinde kullanılmasının önemli olduğunu düşünüyoruz ve bu konuda cevaplanması gereken sorular hala mevcuttur. Bağdaştırma ile ilgili literatürün çok önemli kısmı OST ile istatistiksel OÇ sistemlerinin entegrasyonu üzerinedir. Bunun sebebi, istatistiksel OÇ sistemlerinin kelime-grafiklerini girdi olarak işleyebiliyor olmasıdır. Bu şekilde, belirsizliklerin çözümlendiği yer OÇ bileşenine ötelenmektedir. Bu tezde sunduğumuz yeni yaklaşımla birlikte, aynı avantaj kural tabanlı OÇ sistemleri için de geçerli olacaktır. Bu kazanım, kural tabanlı OÇ sistemlerinin SÇ işinde etkin olarak kullanılmasını sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

The objective of this thesis was to study the coupling of automatic speech recognition (ASR) systems with rule-based machine translation (MT) systems. In this thesis, a unique approach to integrating ASR with MT for speech translation (ST) tasks was proposed. The proposed approach is unique, essentially because it includes the first rule-based MT system that can process speech data in a word graph format. Compared to other rule-based MT systems, our system processes both a word graph and a stream of words. Thus, the suggested integration method of the ASR and the rule-based MT system is more detailed than a simple software engineering practice. The second reason why it is unique is because this coupling approach performed better than the first-best and N-best list techniques, which are the only other methods used to integrate an ASR with a rule-based MT system. The enhanced performance of the coupling approach was verified with experiments.The utilization of rule-based MT systems for ST tasks is important; however, there are some unresolved issues. Most of the literature concerning coupling systems has focused on how to integrate ASR with statistical MT rather than rule-based MT. This is because statistical MT systems can process word graphs as input, and therefore, the resolution of ambiguities can be moved to the MT component. With the new approach proposed in this thesis, this same advantage exists in rule-based MT systems. The success of such an approach could facilitate the efficient usage of rule-based systems for ST tasks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    677471

    Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach

    Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması

    BURAK EKİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  2. Tez No

    318872

    Nonlinear interactive source-filter model for voiced speech

    Sesli sesler için doğrusal olmayan etkileşimli kaynak-süzgeç modeli

    TURGAY KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. TOLGA ÇİLOĞLU

  3. Tez No

    75659

    A New algorithm for echo cancellation

    Yankı giderici için yeni bir algoritma önerisi

    FATİH ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ÜNVER

  4. Tez No

    66618

    SEA yöntemi yardımıyla tek ve çift tabakalı yapı elemanlarından ses geçiş kayıplarının hesaplanması için bir bilgisayar programı geliştirilmesi

    Prediction of sound transmission- loss by the sea method

    BANU GÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA KURRA

  5. Tez No

    484391

    Supervised visualization of high dimensional data using weak-classifier based multidimensional scaling

    Zayıf-sınıflandırma tabanlı çok boyutlu ölçme kullanan yüksek boyutlu verinin gözetimli olarak görüntülenmesi

    HADEEL JAMEEL NASSR HACHAMI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU

Geri Dön