Yapay sinir ağları ile konuşmacı tanıma
Speaker recognition with neural network
- Tez No: 202349
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FİGEN ERTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Konuşmacı tanıma, yapay sinir ağları, geriye yayılım, vektör nicemleme, MFCC, Speaker Recognition, neural network, backpropogation, vector quantization, MFCC
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu çalışmada TIMIT veri tabanından alınan bir test öbeği üzerinde Yapay Sinir Ağları ve geri yayılım algoritmaları kullanılarak metinden bağımsız konuşmacı tanıma uygulamaları geliştirilmiştir. Konuşmacı tanıma aşamasından önce kişilere ait ses işaretlerinin Mel Frekansı Kepstrum Katsayıları (MFCC) çıkarılarak özellik vektörleri kümesi oluşturulmuştur. Daha sonra özellik vektörlerinin boyutlarındaki büyüklük problemini çözmek amacıyla özellik vektörlerini Vektör Nicemleme işleminden geçirilmiştir. Konuşmacı tanıma işleminde geriye yayılım algoritması ve yapay sinir ağları ile verilen konuşma örneğinden konuşmacının kim olduğunu tespit etmeye çalışılmıştır. MFCC katsayıları, Vektör Nicemleme adımları, geriye yayılım algoritması ve yapay sinir ağ yapılarında çeşitli parametrelerin değişmesinin konuşmacı tanıma üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In thesis , It has been aimed to identify the speaker of a given TIMIT database sound with using Neural Network and back propagation algorithms independently from text. Before recognition phase, the feature set of the training set of sound files were extracted by MFCC transformation. After for solving dimension of the training set of sound?s problems Vector Quantization algorithm is used. Back propagation neural network approach is used identifying of the speakers from the given speech data. In this thesis parameters of MFFC?s, Vector Quantization and Backpropogation Neural Networks were changed and investigated effects of this parameters to the recognition rate of system.
Benzer Tezler
- Uzun kısa süreli bellek tipi derin sinir ağları ile konuşmacı tanıma
Speaker recognition with long short-term memory type deep neural networks
ERKAN GÜNERHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Akıllı yöntemler ile konuşmacı tanıma
Speaker recognition with intelligent methods
EDA RENÇBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Wavelet (dalgacık dönüşümü) ve yapay sinir ağı kullanarak ses sinyalinden konuşmacı tespiti
Speaker identification by means of wavelet and neural network aproach
MURAT İKİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- An Analysis of delays in phoneme recognition problem through the use of artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile fonem tanıma probleminde gecikmenin etkileri
MURAT ŞIHMANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. FİKRET GÜRGEN
- Yapay sinir ağları kullanılarak konuşmacı tanıma uygulaması
Speaker recognition application using artificial neural networks
TARIK ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SAMİ TEZEKİCİ