Geri Dön

Turkish large vocabulary continuous speech recognition by using limited audio corpus

Kısıtlı ses külliyatı ile Türkçe geniş dağarcıklı sürekli konuşma tanıma

  1. Tez No: 304983
  2. Yazar: DERYA SUSMAN
  3. Danışmanlar: DR. SELÇUK KÖPRÜ, PROF. DR. ADNAN YAZICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Türkçe konuşma tanıma çeşitli açılardan zorlu bir problemdir. Zorlukların birçoğu dilin morfolojik yapısından ileri gelmektedir. Türkçe sondan eklemeli bir dil olduğundan, tek bir gövdeden ekler kullanarak birçok yeni kelime oluşturulabilir. Dilin bu özelliği dağarcık dışı kelime sayısını arttırır; bu kelimeler de konuşma tanıyıcısının performansını önemli ölçüde düşürürler. Ayrıca, Türkçe dilinin serbest kelime dizilimine izin vermesi, sağlam dil modelleri oluşturmayı da güçleştirir.Bu tezde, Türkçe GDSKT (Geniş Dağarcıklı Sürekli Konuşma Tanıma) problemini çözmeyi hedefleyen yaklaşımlar ve modeller araştırılmıştır. N-gram dil modellerini oluştururken değişik tanıma birimleri (kelimeler, morflar, kökler ve ekler) kullanılmıştır. Tanıma birimine uygun olarak, 3-gram ve 4-gram dil modelleri üretilmiştir.Konuşma tanımanın çözüm alanı makine öğrenmesi ile ilişkili olduğundan, tanıyıcının performansı akustik modeli oluşturmada kullanılan eğitim verisinin yeterliliğine bağlıdır. Ancak, Türkçe dili için zengin bir ses külliyatı elde etmek zordur. Bu tezde, kısıtlı bir ses külliyatı ile var olan yaklaşımlar kullanılarak Türkçe GDSKT problemi çözülmeye çalışılmıştır. Ayrıca, akustik modelin başarımını arttırmak için çeşitli veri seçme yaklaşımları önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Speech recognition in Turkish Language is a challenging problem in several perspectives. Most of the challenges are related to the morphological structure of the language. Since Turkish is an agglutinative language, it is possible to generate many words from a single stem by using suffixes. This characteristic of the language increases the out-of-vocabulary (OOV) words, which degrade the performance of a speech recognizer dramatically. Also, Turkish language allows words to be ordered in a free manner, which makes it difficult to generate robust language models.In this thesis, the existing models and approaches which address the problem of Turkish LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) are explored. Different recognition units (words, morphs, stem and endings) are used in generating the n-gram language models. 3-gram and 4-gram language models are generated with respect to the recognition unit.Since the solution domain of speech recognition is involved with machine learning, the performance of the recognizer depends on the sufficiency of the audio data used in acoustic model training. However, it is difficult to obtain rich audio corpora for the Turkish language. In this thesis, existing approaches are used to solve the problem of Turkish LVCSR by using a limited audio corpus. We also proposed several data selection approaches in order to improve the robustness of the acoustic model.

Benzer Tezler

  1. Türkçede ayrık konuşma tanımı

    Başlık çevirisi yok

    ERCAN ÖLÇER

  2. Statistical and discriminative language modeling for Turkish large vocabulary continuous speech recognition

    Türkçe geniş dağarcıklı konuşma tanıma için istatistiksel ve ayırıcı dil modellemesi

    EBRU ARISOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT SARAÇLAR

  3. Gizli Markov modeli ile geniş sözlüklü sürekli konuşma tanıma

    Large vocabulary continuous speech recognition using hidden Markov model

    ERKAN USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  4. Using crosslingual information for keyword search in low resource languages

    Kısıtlı kaynaklı dillerde anahtar sözcük arama için diller arası bilgi kullanımı

    BOLAJI YUSUF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT SARAÇLAR

  5. Pre-filtered dynamic time warping for posteriorgram based keyword search

    Posteriorgram tabanlı anahtar sözcük arama için ön filtrelemeli dinamik zaman bükme algoritması

    GÖZDE ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT SARAÇLAR