Yapay zekâ tabanlı konuşma tanıma sistemi
Artificial intelligence-based speech recognition system
- Tez No: 292714
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: konuşma tanıma, yapay sinir ağları, mfcc, entropi, dalgacık dönüşümü, Speech recognition, neural network, Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, Entropy, Wavelet Transform
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Konuşma tanıma günümüz bilgi teknolojilerinde popüler bir konu olmaya başlamıştır. Konuşma tanıma sayesinde kelimelerin dijital ortama transferi diğer yöntemlerden çok daha hızlı ve kusursuz yapılmaktadır. Ayrıca konuşma tanıma ile cihazların sesle kontrolü sağlanabilmektedir.Bu çalışmada konuşma tanıma sistemlerinde kullanılan genel metotlar hakkında bilgi verilmiştir. En yaygın kullanılan yapay zekâ metotlarından YSA ve UBSA tanıtılmıştır. Gerçeklenen konuşma tanıma sisteminde ilk olarak Dalgacık Dönüşümü ile entropi değerleri ve MFKK hesaplanarak konuşmayı temsil eden özellikler çıkarılmıştır. Daha sonra elde edilen özellik vektörleri kullanılarak yapay zekâ tabanlı konuşma tanıma sistemlerinin eğitimi gerçeklenmiştir. Eğitilen modeller daha sonra konuşma saptama başarımı için test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar tablolar halinde verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Speech recognition becomes popular for information technologies in recent years. Translating words to the digital media is being easier thanks to the speech recognition. Most of the electronic devices can be controlled by voices using speech recognition technologies.In this study, basics methods for speech recognition are described briefly, the most popular artificial intelligence methods NN and ANFIS was also described. At first in the realized systems the features vectors of speech signals based on wavelet transform entropy and mel frequency cepstral coefficients are evaluated. After than these feature vectors are used for training of artificial intelligence based speech recognizer models. The trained models are tested for speech determination. Obtained results are tabulated.
Benzer Tezler
- The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners
Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi
MELTEM BALLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Çocukların öğrenme ve sosyal gelişimleri için kişiselleştirilmiş yapay zeka tabanlı eğitim robotunun tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a personalized artificial intelligence-based educational robot for enhancing children's learning and social development
BURCU ÖZÜLKÜ
- Spoken infobot design
Konuşan bilgi botu tasarımı
RAMAZAN GÖKAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Derin nöro-bulanık sisteme dayalı yeni yaklaşımların geliştirilmesi
Development of new approaches based on deep neuro-fuzzy system
MEHTAP ÖKLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Kahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks
Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi
CİHAT TOLGA ARTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...