Metinden bağımsız konuşmacı tanıma sistemlerinin incelenmesi ve gerçekleştirilmesi
Investigation and implementation of text-independent speaker identification sistems
- Tez No: 299581
- Danışmanlar: PROF. DR. H. GÖKHAN İLK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Vektör Nicemleme, Gauss Karışım Modeli, öznitelik çıkarma, Vector Quantization, Gaussian Mixture Model, feature extraction
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Bu tez çalışmasında, Vektör Nicemleme (VQ) ve Gauss Karışım Modeli (GMM) tabanlı kapalı set, metinden bağımsız konuşmacı tanıma uygulamaları geliştirilmiştir.ELSRSD veri tabanından faydalanarak, her bir konuşmacıya ait konuşma sinyalleri için MFCC, ?MFCC, LPCC kepstral katsayıları çıkarılarak öznitelik vektörler kümesi oluşturulmuştur. Bu vektörler LBG ve Beklentinin Maksimumlaştırılması (BM) algoritmalarıyla modellenmiştir. Eğitim ve test aşamalarında öznitelik katsayılarının sayısı, eğitim ve test süreleri, kod vektör boyutu ve karışım bileşen sayıları değiştirerek, konuşmacı tanıma performansına olan etkileri incelenip optimum değerleri belirlenmiştir. Similasyonlar sonucunda VQ sınıflandırıcı, 12 MFCC öznitelik, eğitim süresi 14.1-23.8 saniye arasında değişen veri seti kullandığında, test süresi 3 saniye olarak alındığında 20 konuşmacı için başarım %100'e çıkarılabilmiştir.Eylül 2011, 42 sayfa
Özet (Çeviri)
In this thesis, Vector Quantization and Gaussian Mixture Model based text-independent speaker applications have been designed for a closed set of speakersUsing speech signals obtained from ELSRSD data base, feature vectors MFCC, ?MFCC and LPCC for every speaker has been extracted. Then these feature vectors have been classified using LBG and Expectation Maximization algorithms. During training and testing processes influences of number of cepstral features, duration of train and test data, size of code vectors and number of Gaussian mixtures on systems' performance have been explored. As a result optimum values of the system have been determined. After simulations, using Vector Quantization model and MFCC as feature vectors, 14.1-23.8 seconds of training data and 3 seconds of testing data system performance can be reached 100% for a closed set of 20 speakers.September 2011, 42 pages
Benzer Tezler
- Konuşmacı tanıma yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative study of speaker recognition techniques
CEMAL HANİLÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİGEN ERTAŞ
- Konuşmacı tanımada map uyarlamalı sınıflandırıcılar
Map adapted classifiers for speaker recognition
CEMAL HANİLÇİ
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. FİGEN ERTAŞ
- Bilgisayar destekli ses tanıma sistemi tasarımı
Computer aided voice recognition system design
MEHMET DENİZ DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. OĞUZHAN ÖZTAŞ
- Comparison of text-independent speaker verification systems in a multi-class, semi-automatic detection scenario
Metinden bağımsız konuşmacı doğrulama sistemlerinin çok sınıflı, yarı otomatik bir tanıma senaryosunda karşılaştırılması
FATİH YEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENK DEMİROĞLU
- Grafik programlama kullanarak kepstrum analizi ve yapay sinir ağı ile konuşmacı tanıma
Speaker identification with cepstrum analysis and artificial neural network using graphical programming
ORHAN ÖZHAN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI