Geri Dön

Türkçe fonemler için en uygun ana dalgacık fonksiyonunun araştırılması

The investigation of optimum mother wavelet function for turkish phonemes

  1. Tez No: 371314
  2. Yazar: ÖZKAN ARSLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERKAN ZEKİ ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Ses ve sesini kullanarak iletişim kurulabilmesi, insanoğlunu diğer tüm canlılardan ayıran en önemli özelliklerden biridir. İnsan sesinin değerlendirilmesi, ses işaretlerinin çok boyutlu doğası ve fiziksel özelliklerinin çeşitliliği nedeni ile oldukça karmaşıktır. Ses işaretlerinin akustik analizi ile medikal ve cerrahi sonuçların değerlendirilmesi, ses hastalıklarının tanısı, planlanması ve tedavi sürecinin değerlendirilmesi, konuşmacı tanıma, konuşma analiz ve sentezi ve ses sanatçılarının eğitim süreçlerinin takibi yapılabilinmektedir. Ses işaretlerinin durağan olmayan özelliğinden dolayı Fourier Dönüşümü tabanlı zaman-frekans analizleri bazı durumlarda yetersiz kalabildiği için çoklu çözünürlüklü analiz olan Dalgacık Dönüşümü tabanlı zaman-frekans analizleri kullanılmalıdır. Dalgacık Dönüşümü tabanlı analiz için gerekli olan ilk aşama, analiz edilecek olan işaret için en uygun dalgacığın bulunmasıdır. Daubechies, Biorthogonal, Reverse Biorthogonal, Coiflet, Discrete Meyer ve Symlet ailelerinden 101 ana dalgacık kullanılarak fonemler, Ayrık Dalgacık Dönüşümü ile yedi ölçek kadar açılmıştır. Ölçeklerdeki dalgacık katsayıları kullanılarak; nicemsel (enerji ve Shannon entropi), bilgi kuramı (birleşim entropi, koşullu entropi ve ortak bilgi) ve bağıl entropi ölçütleri ile Türkçe fonemler için en uygun ana dalgacık işlevi tespit edilmiştir. Bu ölçütler göz önüne alındığında sürtünmeli sessizler olan /ç/ ve /ş/ fonemleri için en uygun ana dalgacıklar sırasıyla Bior3.9 ve Bior5.5 olarak bulunmuştur. Diğer tüm fonemler için en uygun ana dalgacıklar ise Bior3.1 ve dmey olarak belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Sound and communication can be established by using voice is one of the important features apart from all other living beings. Evaluation of the human voice is very complex due to the multidimensional nature of speech signals and a variety of its physical properties. The acoustic analysis of speech signals can be used to evaluate medical and surgical outcomes, audio diseases diagnosis, planning and treatment process evaluation, speaker recognition, speech analysis and synthesis acquisition and monitoring of singers training process. Due to the nature of the non-stationary audio signals, Fourier transform based time-frequency analysis can be insufficient in some cases and therefore, wavelet transform having multi-resolution approach for time-frequency analysis should be used. The first step of wavelet transform based analysis is to obtain the most appropriate mother wavelet for the signal. Phonemes have been decomposed to seven scales with Discrete Wavelet Transform using 101 mother wavelets that are Daubechies, Biorthogonal, Reverse Biorthogonal, Coiflet, Discrete Meyer and Symlet families. The most suitable mother wavelet function for the Turkish phonemes have been determined with quantitative (energy and Shannon entropy), information theoretic (joint entropy, conditional entropy and mutual information) and relative entropy measures using wavelet coefficients. With these measures, the most appropriate wavelet function for fricative unvoiced phonemes (/ç/ and /ş/) have been found as Bior3.9 and Bior5.5, respectively. Bior3.1 and dmey have been determined the most relevant mother wavelets for all other phonemes.

Benzer Tezler

  1. Bir türkçe fonem kümeleme sistemi tasarımı ve gerçekleştirimi

    The Design and implementation of a Turkish speech phoneme clustering systems

    HARUN ARTUNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAATÇİ

  2. Kürtçe-Türkçe konuşan iki dilli yetişkin bireylerin sözel akıcılık becerilerinin incelenmesi

    Assessment of verbal fluency in Kurdish-Turkish bilingual adults

    NEVİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    DilbilimAnadolu Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYLİN MÜGE TUNÇER

  3. Saklı Markov model tabanlı müzik parçası tanıma sistemi

    Hidden Markov model based song identification system

    GÜNGÖR TUMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  4. Yetişkinler için Türkçe fonetik envanteri temelli sözcük tanıma listesinin oluşturulması

    The formation of word regonition test based on Turkish phonetic inventory for adults

    BERKAY ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kulak Burun ve BoğazBaşkent Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT NACİ ÖZLÜOĞLU

  5. Total larenjektomili olgularda yeni bir özofageal konuşma eğitimi yöntemi: İmpedans ile geribildirim

    A novel esophageal speech retraining method in total laryngectomy patients: Feedback by impedence

    MUSTAFA ŞAHİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Kulak Burun ve BoğazEge Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET FATİH ÖĞÜT