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: 68
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
- Ses ile kontrol edilen paletli gezgin robot tasarımı
Design of a tracked mobile robot controlled with voice
AHMET VATANSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine MühendisliğiTrakya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLMİ KUŞÇU
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Sensory dissonance curves with ADSR envelope & partial type analysis as an additive synthesis strategy
Bir eklemeli sentezleme stratejisi olarak ADSR zarfı ve doğuşkan tipi analizi ile genişletilmiş duyumsal uyumsuzluk eğrileri
KEREM EREN ALTAYLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMMANOUIL EKMEKTSOGLOU
- İşbirlikli düzenleme ortamı olarak blog kullanımının öğretmen adaylarının mesleki kimlik gelişimleri ve işbirlikli düzenleme durumları üzerindeki etkisi
The effect of blog-use as co-regulated learning environment on the preservice teachers' professional identity and their co-regulation situations
VOLKAN LÜTFİ PAN
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIL TANRISEVEN
- Sprechakt und unterrichtssprache (erne semantish-pragmalinguistische und methodisch-didaktishe Untersuchung)
Sözeylem ve ders dili (anlambilim ve edimdilbilimsel bağlamda metodik didaktik bir inceleme)
HASAN SEBÜKTEKİN
Doktora
Almanca
1994
Alman Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ CEMİL ARDA