Geri Dön

Automatic speech recognition system for Turkish spoken language

Türkçe dili için otomatik konuşma tanıma sistemi

  1. Tez No: 320753
  2. Yazar: DOĞAN DALVA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN, YRD. DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 231

Özet

Uzun yıllardan beri ses ve konuşmaların saklanması ve iletilmesi mümkündür. Ayrıkzamanlı ve sürekli zamanlı işaret işleme yöntemleri sayesinde ses ve konuşma işaretleri deişlenebilmektedir. Bununla beraber, eğitilebilen algoritmalar kullanılarak OtomatikKonuşma Tanıma ve Otomatik Konuşmacı tanıma sistemleri de geliştirilebilmektedir.Bu çalışmada Boğaziçi Üniversitesi'nde bulunan ?BUSİM speech group? tarafındangeliştirilmiş, Türkçe dili için otomatik konuşma tanıma sistemi kullanılmıştır. Bu sistem;konuşmacıların söylediği kelimeleri bir liste halinde dökebilmektedir. Ancak; bir insan içinbile noktalama işaretlerinden yoksun bir metinden bilgi alabilmek oldukça zordur. Busebepten dolayı konu bölütleme veya konu özetleme gibi daha ileri uygulamalarıyapabilmek için, öncelikle cümle bölütleme işleminin yapılması gerekmektedir.Dil bilgisine uygun bir yazılı metindeki noktalama işaretleri, diksiyonda vurgu ilebelirtilmektedir. Başka bir deyişle bu özellikler konuşma işaretinin bürünsel özellikleridir.Amacımız, Otomatik Konuşma Sisteminin çıktıları ile ses işaretinin bürünsel özelliklerinikullanarak cümle bölütlemesini otomatik yapabilen bir sistem geliştirmektir.

Özet (Çeviri)

The transmission and storage of speech sounds is possible for decades. In addition by usingsignal processing techniques, it is also possible to process speech signals. By using timeand frequency analysis of speech signal and several machine learning algorithms, it ispossible to build a system which is used to recognize spoken words. Such systems arecalled Automatic Speech Recognition systems.In our work, we have used the Automatic Speech Recognition system for Turkish spokenlanguage which has built by BUSIM speech group. However, the output of the recognizer isthe list of spoken words. Even for humans it is a very hard task to understand a text withoutpunctuation symbols. Hence to build more complex recognizer whose goal to perform topicsegmentation and topic summarization, the output of ASR should be divided into sentencesat first.Our goal is to build a system which performs the sentence segmentation. In our work wehave used ASR system to obtain word level and phoneme level time marks and by usingthat time marks with the audio files, we have extracted prosodic features, where theprosodic properties of speech contains information about the punctuation in the text, whichis not available at the output of ASR system.

Benzer Tezler

  1. Organizasyonel gelişim için otomatik konuşma tanıma sistemi önerisi

    An automatic speech recognition system proposal for organizational development

    DAVUT EMRE TAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN

  2. Türkçe ağızların tanınmasında derin öğrenme tekniğinin kullanılması

    Identification of Turkish dialects using deep learning techniques

    GÜLTEKİN IŞIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN ARTUNER

  3. Automatic speech recognition system adaptation for spoken lecture processing

    Sözlü ders anlatımlarının işlenmesi için otomatik konuşma tanıma sisteminin uyarlanması

    ENVER FAKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MURAT SARAÇLAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU ARISOY SARAÇLAR

  4. Spoken infobot design

    Konuşan bilgi botu tasarımı

    RAMAZAN GÖKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

  5. Turkish spoken question answering: Data generation and performance evaluation

    Türkçe sesli soru cevaplama: Veri üretimi ve performans değerlendirmesi

    ALİCAN ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT SARAÇLAR

    DOÇ. DR. EBRU ARISOY SARAÇLAR