Akıllı yöntemler ile konuşmacı tanıma
Speaker recognition with intelligent methods
- Tez No: 292715
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu çalışmada YOHO veri tabanından alınan cümleler üzerinde Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Ağ (USBA) kullanılarak metin bağımlı konuşmacı tanıma uygulamaları geliştirilmiştir. Konuşmacı tanıma sisteminin öznitelik çıkarım aşamasında Mel Frekansı Kepstrum Katsayıları (MFKK) ve Dalgacık Dönüşümlü (DD) entropi değerleri kullanılmıştır. Elde edilen özellik vektörleri, YSA ve USBA tabanlı modellere giriş olarak uygulanmış ve modeller eğitilmiştir. Test aşamasında ise verilen konuşma örneğinden konuşmacının kim olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda MFKK öznitelik vektörleri ve DD sonucu elde edilen entropi değerleri ile YSA ve USBA gibi akıllı metotların çeşitli parametrelerinin değişmesinin konuşmacı tanıma üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, text depended speaker recognizer system; based on Neural Network (NN) and Adaptive Network Fuzzy Inference System (ANFIS) are designed by using YOHO database. In feature extracting stage of speaker recognizer, MFCC and Wavelet Transform (WT) entropy values were used. The obtained feature vectors are used as inputs to the NN and ANFIS models. In test stage, recognition of the speakers is performed from the given speech samples. At the same time, MFCC feature vectors and wavelet transforms entropy values are used for examining the NN and ANFIS model parameters effects on the systems performance and finally the results are compared.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Araçlar için Türkçe akıllı asistan tasarımı
Turkish smart assistant design for vehicles
ENGİN ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Türkçe otomatik konuşma tanıma ve işaret diline çevirme
Automatic speech recognition and sign language translation for Turkish
BURAK TOMBALOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ERDEM
- Advanced techniques and comprehensive analysis in speech emotion recognition using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak konuşma duygu tanıma üzerine gelişmiş teknikler ve kapsamlı analiz
AHMET KEMAL YETKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Görme tabanlı kalite kontrol için yüksek performanslı endüstriyel kamera ve akıllı tanıma sisteminin geliştirilmesi
Development of high performance industrial camera and intelligent recognition system for vision-based quality control
MEHMET BAYĞIN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE