Geri Dön

Yapay sinir ağları ile Türkçe konuşma tanımı

Turkish speech recognition using artifical neural networks

  1. Tez No: 34204
  2. Yazar: BARIŞ AKÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. H. SELÇUK GEÇİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Konuşma tanıma, yapay sinir ağlan, Ses tanıma sistemleri, Türkçe, Yapay sinir ağları, Speech recognition, Artificial neural networks, Voice recognition systems, Turkish
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET Makinaların konuşmayı tanıması ve buna tepki verebilmesi, insanların uzun yıllardır ulaşmaya çalıştıkları büyük bir hedeftir. Bu hedef, ancak yüksek hızlı sayısal bilgisayarların ve bunlara bağlı kaliteli veri toplama arabirimlerinin yapımından sonra bir hayal olmaktan çıkıp gerçeğe dönüşmeye başlamıştır. Diğer yandan günümüzün, komutları seri olarak icra eden sayısal bilgisayarlara alternatif olarak, insan beyin ve sinir sisterninin çalışma ilkelerini temel alan yapay sinir ağları konusu da gün geçtikçe popülerliğini arttırmaktadır. Aslında ilk ortaya atilması açısından çok da yeni sayılamayacak olan bu konu, ancak hızlı bilgisayarların yapılmasından sonra uygulama alanları bulabilmiştir. Yapay sinir ağlan üzerinde yeni kuramların üretilmesi için de yine birkaç yıl öncesine kadar beklenmesi gerekmiştir. Bu tez çalışmasında, bu iki konu arasında bir tür köprü oluşturularak, yapay sinir ağlarıyla Türkçe ayrık sözcüklerin tanınması konusu araştınlmıştır. Araştırma, bu olayın doğasını inceleyerek başlamıştır. Sonra, doğal yapıya benzerlikler kurularak matematiksel modellemeye girilmiş ve yapay sinir ağlarından çok-katmanh perseptron yöntemi tamtılmıştır. Daha sonra, bir konuşma tanıma modeli, bilgisayar yazılımı olarak oluşturulmuş ve model parametrelerinde yapılan değişikliklerin sistemin başarısını ne yönde etkilediği deneylerle bulunmuştur. Bu bilgiler ışığında hangi parametrelerin nasıl kullamlması gerektiği konusunda öneriler getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Recognition and understanding of speech by machines has always been a great objective in the mankind's dreams for many years. Lately, this objective began to turn out to be a reality with the invention of high-speed computers and high- quality data acquisition interfaces. On the other hand, artificial neural networks, which try to simulate the human nervous system, have been getting more and more popular as an alternative approach to the contemporary digital computers that execute commands in a serial manner. Even though the neural network approach was firstly proposed a few decades ago, it had to wait for new theories and applications until the high-performance digital computers became available. As a kind of bridge between these two concepts, this master's thesis has been realized; namely, the recognition of isolated Turkish words using artificial neural networks. The research started with the investigation of the nature of the subject. Later, mspiring from this nature, the mathematical modeling has been performed and the multilayer perceptron method has been introduced. Next, a speech recognition model was established as a computer software. Then, using this software, the way how the parameter variations on the system affect the overall performance, was experimentally investigated. Finally, based on the results gathered and the present theory, the most convenient system parameters for the best performance were obtained; and concluded with comments about some possible extensions to the system that could be made in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    633411

    Gömülü sistemlerde sesli komut tanıma

    Voice command recognation in embedded systems

    CAN ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  2. Tez No

    65896

    Yapay sinir ağları ile ayrık türkçe sözcüklerin tanınması

    Isolated Turkish word recognition with artificial neural networks

    AYÇA GÖKHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ARSLAN

  3. Tez No

    742775

    Comparison of RNN-CTC, LSTM-CTC and GRU-CTC models and parameters on a new Turkish audiobook dataset

    Yeni bir Türkçe sesli kitap veri seti üzerinde RNN-CTC, LSTM-CTC ve GRU-CTC modellerinin ve parametrelerinin karşılaştırılması

    HALİL İBRAHİM YALMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKERİYA TÜFEKCİ

  4. Tez No

    46457

    Vowel recognition in neural networks

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN GÜCÜMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK

  5. Tez No

    818941

    Türkçe metinlerde farklı temsil modelleri ve öğrenme yöntemleri ile duygu analizi karşılaştırması

    Comparison of sentiment analysis with different representation models and learning methods in Turkish texts

    KADRİYE MARANGOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiBursa Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ

Geri Dön