Geri Dön

Isolated and connected digit recognition system for Turkish

Türkçe için konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük ve bileşik rakam tanıyım dizgesi

  1. Tez No: 35606
  2. Yazar: ALİ HAYDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Konuşma Tanıma, Yalıtılmış Sözcük Tanıma, Bileşik Rakam Tanıma, Konuşmacıdan Bağımsız Tanıyım Dizgesi, Türkçe Rakam Tanıma, Saklı Markov Model, Speech Recognition, Isolated Word Recognition, Connected Digit Recog nition, Speaker Independent Recognizer, Turkish Digit Recognition, Hidden Markov Model
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

oz TÜRKÇE İÇİN KONUŞMACIDAN BA?IMSIZ YALITILMIŞ SOZCUK VE BİLEŞİK RAKAM TANIYIM DİZGESİ HAYDAR, Ali Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mübeccel DEMİREKLER Eylül, 1994, 64 sayfa. Türkçe için, konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük tanıma,bileşik rakam tanıma, gürültülü ses tanıma dizgeleri sunulmuştur. Yalıtılmış sözcük tanıma için, sözcük dağarcığı“0”,“1”,“2”,“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“8”,“9”,“evet”ve“hayır”dan oluşmaktadır. Dağarcıktaki her sözcük için, soldan sağa devinimli,sürekli olasılık yoğunluklu ve N (N = 5, 8, 10, 12, 15) durumlu bir saklı Markov modeli oluşturulmuştur. Modelin her durumu M tane (M = 3,5,7) Gauss olasılık dağılımının toplamı olarak gösterilmiştir.Her modelin eğitimi, La grange çarpanları tekniği ve Viterbi algoritması kullanılarak yapılmıştır. Deneysel sonuçlar % 100 civarındaki en yüksek başarımın 10 durumlu, 5 Gauss olasılık dağılımlı ve her durumda genel kovaryans matrisi kullanılan modelle elde edildiğini göstermiştir. Bileşik rakam tanıma için, sözcük dağarcığı“0”,“1 ”,“ 2 ”,“ 3”,“ 4 ”,“ 5 ”,“6”,“ 7 ”,“8 ”,“9 ”,“ 10”,“ 20 ”,“ 30 ”,“ 40 ”,“ 50 ”,“60 ”,“ 70 ”,“ 80 ”,“ 90 ”,“100”den oluşmaktadır. Bu dağarcıktaki her sözcük, soldan sağa devinimli, 5 durumlu ve her durumu 5 tane Gauss olasılık dağılımlı, sürekli olasılık yoğunluklu saklı Markov model ile modellenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT ISOLATED AND CONNECTED DIGIT RECOGNITION SYSTEM FOR TURKISH HAYDAR, Ali M.Sc. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mübeccel DEMİREKLER September, 1994, 64 pages. A speaker independent isolated word recognition connected digit recog nition and noisy speech recognition systems for Turkish is presented. For the iso lated word recognition, the vocabulary consists of the Turkish words“0”,“1”,“2”,“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“8”,“9”,“evet (yes)”, and“hayır (no)”. Each word in this vocabulary is modelled as a left-to-right, continuous density hidden Markov model (cdHMM) having N states (JV = 5,8, 10, 12, 15). In each state of the model, we used a mixture of M Gaussian densities (M = 3, 5, 7). Training of each model was done by a well known Viterbi algorithm and the Lagrange mul tipliers technique. The experimental results show that a model with 10 states, 5 mixtures and with a use of pooled variance in each state, yield the best recogni tion rate, which is approximately 100 %. For the connected digit recognition, the vocabulary consists of the Turkish numbers“0”,“1 ”,“ 2 ”,“ 3”,“ 4 ”,“ 5 ”,“6”,“ 7 ”,“8 ”,“9 ”,“ 10”,“ 20 ”,“ 30 ”,“ 40 ”,“ 50 ”,“60 ”,“ 70 ”,“ 80 ”,“ 90 ”,“100”. Each number in this vocabulary İs modelled as a left-to-right cdHMM having 5 states and in each state we used a mixture of 5 Gaussian densities.

Benzer Tezler

  1. Genel amaçlı biopotansiyel kuvvetlendirici

    General purposes biomedical signal amplifying

    CEYHUN SEZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK

  2. Pandemi sürecinin yaşlı bireylerin bilişsel performansları üzerindeki rolü

    The role of the pandemic process on cognitive performance of elderly individuals

    ELİF PELİNSU US

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Nörolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Bilişsel Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZDEN ERKAN OĞUL

  3. Köpeklerde canine distemper virus enfeksiyonunun araştırılması virusa karşı monoklonal antikor üretimi ve antijen ELISA geliştirilmesi

    Investigation of canine distemper virus infection in dogs production of monoclonal antibody against virus and development of antigen ELISA

    SERKAN KÖKKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Veteriner HekimliğiErciyes Üniversitesi

    Mikrobiyoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE GENÇAY GÖKSU