Saklı Markov modelleri ve sürekli konuşma tanıma tekniğiyle rakam dizisi tanıma
Digit sequence recognition using hidden Markov models and continuous speech recognition technique
- Tez No: 266409
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT EDİZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sürekli konuşma tanıma, Saklı Markov Modeli, Continuos Speech Recognition, Hidden Markov Model, Hidden Markov Tool Kit
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Son yıllarda sürekli konuşma tanıma konusunda büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Birçok alanda uygulamalar geliştirilmiştir. Türkçe için de bazı uygulamalar ve çalışmalar yapılmıştır. Türkçe'nin, sondan eklemeli bir dil olarak, dağarcık boyutu çok fazladır. Dağarcık boyutu yüksek bir uygulama geliştirmek için fonem tabanlı bir konuşma tanıma sisteminin geliştirilmesi gerekir. İleride yapılacak karışık ve kapsamlı uygulamalara bir kaynak ve altyapı teşkil etmesi amacıyla bu tez kapsamında fonem tabanlı bir sürekli konuşma tanıma sisteminin geliştirilmesi yapılmıştır. Bu sistem üzerinde üç basamaklı sayı ve dörtlü rakam dizisinin tanınması uygulaması geliştirilmiştir. Bu uygulama not girişi, haberleşme sistemlerinde frekans girişi, otomatik telefon numarası çevirimi gibi gerçek uygulamalar için bir temel oluşturabilir. Rakam dizisi tanıma uygulaması için gerekli tüm fonemler için, kelime içindeki durumlarına göre üçlü fonem (trifon) bazında Saklı Markov Modelleri (Hidden Markov Models) oluşturulmuş ve eğitilmiştir. Eğitim sonucu elde edilen SMM'ler ile rakam dizisi tanıma uygulamaları yapılmış ve elde edilen başarımlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, there are many improvements in continuous speech recognition systems. Several applications have been developed in various fields. Also many practical applications have been developed in Turkish. Turkish, as an agglunative language, it has a vast vocabulary. Phoneme based training should be performed for large vocabulary speech recognition systems. In this thesis, in order to assist and to be background for more complex and comprehensive applications, an application about digit sequence recognition was developed. This application can be utilized in many practical applications like grade entry, frequency selection in communication systems, phone number dialing. For digit sequence recognition application, Hidden Markov Models were developed and trained for phonemes in Turkish, as context dependent triphones. At the end of training several recognition tests are performed and results were evaluated.
Benzer Tezler
- A continuous speech recognition system for Turkish language based on triphone model
Üçlü ses modelli Türkçe sürekli konuşma tanıma sistemi
FATMA PATLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL SAATÇİ
- Saklı Markov Modeli tabanlı bir kelime yakalama sistemi
An Hidden Markov Model based word spotting system
KÜRŞAD YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SEMİH BİNGÖL
- Sözcük-altı modeller kullanarak ayrık sözcük tanıma
Isolated word recognition using subword models
AYDIN BAYRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. SEMİH BİNGÖL
- Isolated and connected digit recognition system for Turkish
Türkçe için konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük ve bileşik rakam tanıyım dizgesi
ALİ HAYDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Multimodal analysis and synthesis of affective human body gestures from speech prosody
Konuşma bürününden duygu yüklü insan beden jestleri çok kipli analizi ve sentezi
ELİF BOZKURT
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN ERZİN