Paralel programlama ile ses tanıma işleminin gerçekleştirilmesi
Voice recognition with parallel programming
- Tez No: 332388
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SALİH GÖRGÜNOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ses tanıma, teknolojinin gelişmesi ile birlikte günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada, ses tanımada kullanılan yöntemler karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Matlab?ın Paralel Programlama aracı kullanılarak bu yöntemlerin ses tanımada uygulamasındaki zaman performansı değerlendirilmiştir. Bu çalışmada ses tanımada kullanılan yöntemler Temel Bileşenler Analizi (TBA), Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve K-Ortalama (K-Means) yöntemleridir. Elde edilen sonuçlar, ses tanıma işlemlerinde en iyi başarı oranını Yapay Sinir Ağlarının, en düşük başarı oranını K-Ortalama Algoritmasının verdiğini, Temel Bileşenler Analizi ve Destek Vektör Makinelerinin ses tanımadaki başarı oranının bu ikisi arasında yer aldığını göstermektedir. Yapılan deneysel çalışmalarda, bu dört farklı yöntemin başarı oranının %90 üzerinde olduğu görülmektedir. Bu çalışmada ayrıca çok sayıda ses verisinin bulunduğu uygulamalarda, zaman performansını artırmak için paralel programlamadan yararlanılmıştır. Algoritmaların paralel programlama ile kullanıldığında ne kadar bir hızlanma gerçekleştiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Voice recognition, along with the development of technology is used in many areas today. In this study, the methods for identifying audio are evaluated comparatively. The performances of these methods in voice recognition are assessed by using Matlab?s Parallel Programming tool. In this study, the methods used in identifying sound are Principal Component Analysis, Neural Networks, Support Vector Machines and K-Means methods. The results show that the best success rate of voice recognition processes the performances of is achieved by Artificial Neural Networks, and the lowers success rate is produced by K-Mean algorithm. The performance of Principal Component Analysis and Support vector machines are in between these two algorithms. In experimental studies, it is observed that the success rates of the four different methods are over 90%. In this study since the application deals with large amounts of audio data, parallel programming is used to in performance of improve the performance. Acceleration in performance of algorithms by using parallel programming is shown.
Benzer Tezler
- İzmir'de Mustafa Kemal Bulvarı'nın peyzaj mimarlığı açısından etüdü ve peyzaj projesi
Başlık çevirisi yok
ENGİN ALPARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ERDEM
- Çocuklarda akut stres hiperglisemisinde hormonal değişikliklerin ve kısa süreli prognozun incelenmesi
Başlık çevirisi yok
AYGÜN DİNDAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA GÜNÖZ
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Dislokasyon-dislokasyon etkileşimi
Başlık çevirisi yok
YILDIRIM AYDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MUSTAFA DİKİCİ
- Küçük Yamanlar tepesi örneğinde kent yakın çevresinde rekreasyon alanı düzenleme projesi
Başlık çevirisi yok
NİHAN BULGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLÇİN ASLANBOĞA