Türkçe fonemlerin sınıflandırılmasında kullanılan sinir ağının FPGA uygulaması
FPGA implementation of a neural network for turkish phoneme classification
- Tez No: 185623
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Çekimli bir dil olması nedeniyle, Türkçe sesli ifade tanıma sistemlerinin fonemtabanlı gerçekleştirilmesi etkin bir yöntemdir. Bu tür tanıma sistemlerinde sesliifadeyi oluşturan fonemlerin tek tek tanınması ve daha sonra birleştirilmesi yoluylasesli ifade tanıma gerçekleşir.Fonem tabanlı tanıma sistemlerinde en kritik işlem fonemlerin sınıflandırılmasıdır.Veri işleme gücünü paralel dağılmış yapısından, öğrenme/genelleme ve hatayıtolere etme yeteneğinden alan yapay sinir ağları gerçek-zamanlı örüntü tanımaproblemleri için uygun ve etkin bir çözümdür.Sinir ağlarının donanım olarak gerçeklenmesindeki temel motivasyon, sesli ifadetanıma gibi karmaşık problemler için gerçek-zamanlı örüntü tanıyacak hızlaraulaşma çabası ve bu tür yapıların gömülü sistemler olarak kullanılmasıgereksinimidir.Bu tez kapsamında, fonem tabanlı Türkçe sesli ifade tanıma sistemlerindekullanılacak bir radyal tabanlı fonksiyon ağı (RTFA) tasarlanmış ve donanımmimarisi oluşturulmuştur. Gerçeklenen donanım mimarisinin benzetim ve FPGAsentez sonuçları, yazılım sonuçlarına yakın başarı oranı ile gerçek-zamanlı fonemsınıflandırması yapabilen bir sistem oluşturulduğunu göstermektedir.ANAHTAR SÖZCÜKLER: Türkçe sesli ifade tanıma, fonem sınıflandırma, sinirağları, radyal tabalı fonksiyon ağı, donanım, FPGA
Özet (Çeviri)
It is an effective method to implement Turkish speech recognition systems byphoneme-based methods as words in Turkish are mostly produced by derivationaland inflectional affixes to the roots. Phoneme based speech recognition systemsare based on the recognition of the phonemes and then recognition of the speechby combining them.Phoneme classification is considered as the most critical part of the process. Anartificial neural network (ANN), which derives its computational power throughinherent parallel structure and ability to learn and generalize, is an effectivesolution to real-time pattern recognition tasks.Real-time recognition of speech and the need for embedded speech recognizersare the fundamental motivations behind implementation of ANNs on hardware.In this study, hardware architecture of a Radial Basis Function Neural Networkwas designed and implemented for phoneme-based Turkish speech recognitionsystems. Synthesis results for FPGA indicate a real-time phoneme classifier isdesigned with a success rate close to the software simulations.KEYWORDS: Turkish speech recognition, phoneme classification, artificial neuralnetwork, Radial Basis Function Neural Network, hardware, FPGA
Benzer Tezler
- Bir hece-tabanlı Türkçe sesli ifade tanıma sisteminin tasarımı ve gerçekleştirimi
A syllable-based speech recognition system design and implementation for Turkish language
BURCU CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER
- Saklı Markov model tabanlı müzik parçası tanıma sistemi
Hidden Markov model based song identification system
GÜNGÖR TUMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Vergi kanunlarının anayasaya uygunluğunun yargısal denetimi: Türkiye değerlendirmesi
Judicial review of constitutionality of taxing statutes: evaluation of Turkey
ABDULLAH TEKBAŞ
- Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ile çok zamanlı hava ve uydu görüntüleri kullanılarak mısır (Zea mays) türlerinin fenoloji tabanlı sınıflandırılması
Phenology- based classification of maize (Zea mays) species using multi̇- temporal aerial and satellite imagery with advanced machine learning techniques
OSMAN YAVUZ ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN
- İstanbul Üniversitesi nadir eserler kütüphanesi 10740 numaralı Şiir mecmuasının 'Mecmuaların sistematik tasnifi projesi'ne (MESTAP) göre tasnifi
Istanbul university nadir eserler library the classification of'The poem journals according to their systematical classification project' (MESTAP) registered to the journal numbered 10740
FATMA TAPSIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Türk Dili ve EdebiyatıOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS KAPLAN