Gerçek zaman ve ses tanıma tabanlı bir sistemin geliştirilmesi
Developing a system based on real-time voice recognition
- Tez No: 333136
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞIMLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Halihazırda gemi seyir sistematiği, kumanda veren kişi ile kumandayı uygulayan serdümen arasında vuku bulmakta, komutların uygulanış doğruluğu, başta kumandayı veren kişi olmak üzere köprü üstünde bulunan seyir timleri ve ilgili personel tarafından kontrol edilmektedir. Gerçek zamanlı ses komut tanıma sistemi kullanılarak yapılan bu çalışmada, özellikle savaş gemilerinin yakın manevraları ve ticari gemilerin dar sularda yaptıkları seyre ilişkin durumsal farkındalığın, dolayısıyla seyir emniyetinin artırılması ve otopilot sistemine entegre bir kumanda sisteminin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Öncelikli olarak MATLAB R2011b programında Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) kullanılarak gerçek zamanlı ses komut tanıma yazılımı tasarlanmıştır. Sistem; bir ana menüye bağlı olarak, gemiye kumanda edecek kişiler tarafından sisteme komut referans bankası temin edilmesinde kullanılacak Eğitim Arayüzü ve sistemin gerçek uygulamalarda ve testlerde kullanılmasını sağlayan Test Arayüzünden oluşmaktadır. Bu tasarımda ses komutunun öznitelik çıkarımında Doğrusal Öngörülü Kodlama (LPC) ve Mel Frekansı Kepstrum Katsayıları (MFCC) algoritmaları ayrı ayrı kullanılmış, öznitelik eşleştirmede ise Dinamik Zaman Bükme (DTW) algoritması kullanılmıştır. Son olarak kumanda veren kişilerin gemiyi kullanan serdümenin komut uyumluluğunu test eden bir karşılaştırma devresi ile ses komutu ile çalışan, otopilot sistemlerine entegre edilebilecek bir kumanda sistemi tasarlanmıştır. Geliştirilen sistemle özellikle hassas manevralarda çok önemli hale gelen seyir emniyeti ve sistematiği, ses komut tanıma tabanlı bir yazılımla kontrol edilebilir hale gelmiştir. Sistemin MFCC ve DTW algoritmaları kullanarak % 90, LPC ve DTW algoritmaları kullanarak % 86 başarı ile çalıştığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Currently, the systematic of the course of the ship occurs between the person who gives the command and the steersman that implements it; the accuracy of the implementation is observed primarily by the person who gives the command and by the cruise control team on the bridge and the relevant staff. The real-time voice command recognition system used for this study, aims to increase the situational awareness, therefore the safety of navigation, related especially to the close maneuvers of warships and the course of commercial vessels in narrow waters, to develop a control system integrated to auto-pilot systems. The real-time voice command recognition software was designed using primarily Graphic User Interface (GUI) on MATLAB R2011b programs. Based on a main menu, the system consists of a Training Interface that the cruise control staff on board will use to provide a command reference-bank system and a Test Interface that will allow the system to be used in actual operations and for assessments. In this design, Linear Predictive Coding (LPC) and Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithms are used separately for the extraction of the voice command feature and Dynamic Time Warping (DTW) algorithm is used for attribute matching. Finally, a comparison circuit is designed to evaluate the command compatibility between the cruise control person and the steersman and an integrated auto-pilot control system designed to control ships maneuvers. With the developed system, the safety of navigation that has become especially important in precision maneuvers has become controllable with voice command recognition-based software. The system was observed to work with 90% accuracy using MFCC and DTW algorithms and with 86% accuracy using LPC and DTW algorithms.
Benzer Tezler
- Presentation attack detection with shuffled patch-wise binary supervision
Karıştırılmış yama tabanlı ikili gözetim ile sunum saldırı tespiti
ALPEREN KANTARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Silah seslerinin konvolüsyonel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması ve atıcı konum tespitinin yapılması
Classification of weapon sounds with convolutional neural networks and detection of shooter location
İLYAS ÖZER
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ FINDIK
- Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği
Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application
ZUHAL TANRIKULU
Doktora
Türkçe
1999
İşletmeİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL EREN
- UMTS sistemi ve protokol verimliliğinin belirlenmesi
UMTS system and determining protocol efficiency
DENİZ ÜLKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHaberleşme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN PALAMUTÇUOĞULLARI
- Virtual reality based decision support model for design process ofmuseum exhibition projects
Müze sergileme projeleri tasarım süreci içinsanal gerçeklik tabanlı bir karar destek modeli
UMUT DURMUŞ
Doktora
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN