Yapay ses üretim yöntemleri
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 22228
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal öngörü analizi, Metin seslendirme, Yapay ses üretimi, Linear prediction analysis, Text to speech, Artificial voice production
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu çalışmada yapay ses Liretimi konusu ele alınmış ve bu amaçla kullanılan doğrusal öngörümleme yönteminin değişik teknikleri incelenmiştir. Bu yöntemler temelde insanın ses üretim sistemini model olarak alır. Ses sentezi için ele alınan model, periyodik bir darbe dizisi veya gürültü kaynağı ile uyarılan bir süzgeç seklindedir. öncelikle ses üretimi ile ilgili temel kurallar ele alınmış, çeşitli ses üretim modelleri incelenmiştir. Doğrusal öngörümleme analiz yöntemlerinin gözönüne aldığı modelde, uyartım kaynağının perde peryodu ve öngörümleyici parametreleri belirlenir. - öngörümleyici parametrelerinin belirlenmesi için özilişki yöntemi, kafes yöntemi ve kafes-kovaryans yöntemi kullanılır. Bu yöntemlerin ortak yanı, öngörümlenen ses ile doğal ses arasındaki hatanın karesinin küçültülmeye çalışılmasıdır. Perde peryodunun belirlenmesi için, cepstrum, düzeltilmiş özilişki ve ortalama genlik farkı fonksiyonu yöntemleri kullanılır. Bu yöntemler kullanılarak sesli- sessiz ses belirlemesi de yapılır. Sesin sentezlenmesinde bulunan bu parametreler kullanılır. Gözönüne alınan modelde, doğrusal öngörümleyicinin parametreleri ve girişindeki uyartım kaynağının periyodu belirli aralıklarla (5-20 ms) güncelleştirilir. Çıkışında ise sentezlenmiş ses elde edilir. III
Özet (Çeviri)
SUMMARY In this thesis, the speech synthesis have been studied and, various linear prediction methods have been examined. Basically these methods consider the human speech system as a model. The model considered for speech synthesis is a filter which is excited with a impulse train or noise source. Firstly, the basic rules for the speech synthesis are considered and the various models to produce speech are examined. The pitch period of the excitation source and the paremeters of the linear predictor are determined in the model considered by the linear predictive analysis methods. To determine the paremeters of the linear predictor, the autocorrelation, lattice and covariance-lattice methods are used. The common respect in these methods is to minimize the squared error between the linear predicted speech and the natural speech. For determining the pitch period, cepstrum, modified autocorrelation and avarage magnitude difference function methods are used. Using these methods voiced- unvoiced speech is also determined. These parameters are used for the speech synthesis. In the considered model, the parameters of the linear predictor and the period of the excitation source IVare updated for certain time intervals, e.g. for a period of 5-20 ms. The output is the synthesized speech obtained. V
Benzer Tezler
- Zaman serisi analiz yöntemleri ve yapay sinir ağları algoritmalarını kullanarak güneş enerjisi santrallerinde üretilen gücün tahminlenmesi
Predicting power generation in solar power plants using time series analysis methods and artificial neural network algorithms
EMRAH İDMAN
Doktora
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Arel ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
- Dijital reklamcılıkta üretken yapay zekânın yeri ve yeni üretim pratikleri
The role of generative artificial intelligence in digital advertising and new production
GİZEM KAYCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Reklamcılıkİstanbul Kültür Üniversitesiİletişim Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN BİLGİCİ
- Doğal lifli kompozitlerin ses yutma performanslarının belirlenmesinde laboratuvar çalışması ve yapay zeka yaklaşımı: su kabağı lifleri-epoksi kompoziti örneği
A laboratory study and artificial intelligence approach in determining sound absorption performance of natural fiber composites: a case study of luffa cylindrica fibers-epoxy composite
OYA KESKİN
- Açıklanabilir yapay zeka ve akustik sinyaller kullanılarak endüstriyel makinelerde anomali tespiti
Anomaly detection in industrial machines using explainable ai and acoustic signals
BETÜL SENA ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Üretken yapay zekâ uygulamalarının hakikatin önemsizleşmesi sürecindeki rolü: Bir alan araştırması
The role of generative artificial intelligence in the post-truth era: A field study
MEHMET KÜÇÜKTONGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İletişim BilimleriSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT AYTAŞ