Geri Dön

A speaker independent isolated word recognition system for Turkish

Türkçe için konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük tanıyım dizgesi

  1. Tez No: 38568
  2. Yazar: ÖMER BURAK TÜZÜN
  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, Konuşmacıdan Bağımsız Tanıyım Dizgesi, Türkçe Rakam Tanıma, Saklı Markov Model, Kelime tanıma, Türkçe, Speech Recognition, Isolated Word Recognition, Speaker Independent Recognizer, Turkish Digit Recognition, Hidden Markov Model, Word recognition, Turkish
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz TÜRKÇE İÇİN KONUŞMACIDAN BA?IMSIZ YALITILMIŞ SOZCUK TANIYIM DİZGESİ TÜZÜN, ÖMER BURAK Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mübeccel DEMİREKLER Ocak, 1995, 57 sayfa. Türkçe için, konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış bir sözcük tanıyım diz gesi sunulmuştur. Sözcük dağarcığı“sıfır (0)”,“bir (1)”,“iki (2)”,“üç (3)”,“dört (4)”,“beş (5)”,“altı (6)”,“yedi (7)”,“sekiz (8)”,“dokuz (9)”,“evet”ve "hayır dan oluşmaktadır. Dağarcıktaki her sözcük için, soldan sağa devinimli ve N (N - 5, 8, 10, 12) durumlu bir saklı Markov modeli oluşturulmuştur. Modelin her durumu için M. {M = 64, 128, 256) elemanlı gözlem uzayı üzerinde ayrı bir olasılık dağılımı vardır. Durum geçiş olasılıkları ve gözlem olasılık dağılımları Baum- Welch yeniden kestirim algoritması kullanılarak gerçekleştirilen eğitim aşamasında elde edilir. Doğrusal öngörüm çözümlemesinden elde edilen Kepstral katsayılar (KK), çizgisel görünge sıklıkları (ÇGS) ve bunların türevlerinden (A-KK ve A- ÇGS) oluşan tanım vektörlerinin başanmları karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar % 99 civarındaki en yüksek başarımın 12 durumlu ve 256 ayrı gözlem sembolü kullanılan saklı Markov modeller kullanarak KK ve A-KK tanım vektörleri ile sağlanabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A SPEAKER INDEPENDENT ISOLATED WORD RECOGNITION SYSTEM FOR TURKISH TÜZÜN, ÖMER BURAK M.Sc. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mübeccel DEMİREKLER January, 1995, 57 pages. A speaker independent isolated word recognition system for Turkish, is presented. The vocabulary consists of the Turkish words“sıfır (0)”,“bir (1)”,“iki (2)”,“üç (3)”,“dört (4)”,“beş (5)”,“altı (6)”,“yedi (7)”,“sekiz (8)”,“dokuz (9)”,“evet (yes)”, and“hayır (no)”. Each word in the vocabulary is modelled as a left-to-right hidden Markov model (HMM) having N states (N = 5, 8, 10, 12). For each state of the model, there corresponds a distinct probability distribution over the observation space that consists of M (M - 64, 128,256) elements. Both the state transition probabilities and the observation probability distributions are determined by training, which is achieved by the Baum-Welch reestimation algorithm. The performance of the feature vectors formed of cepstral coefficients (CC's), line spectrum frequencies (LSF's) and their derivatives (A-CC's and A-LSF's), all of which are derived from LPC parameters, are compared. The experimental results show that the feature vectors comprising both CC's and A- CC's yield the best recognition accuracy for this vocabulary, which is about 99 %, when 12 state HMM with 256 distinct observation symbols are used.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    35606

    Isolated and connected digit recognition system for Turkish

    Türkçe için konuşmacıdan bağımsız yalıtılmış sözcük ve bileşik rakam tanıyım dizgesi

    ALİ HAYDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  2. Tez No

    47190

    Saklı markov modelleri ile konuşmacıdan bağımsız ayrık sözcük tanıma

    Başlık çevirisi yok

    GÜLGÜN GÜVENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. A. SEMİH BİNGÖL

  3. Tez No

    198320

    A speaker dependent, large vocabulary, isolated word speech recognition system for Turkish

    Türkçe için konuşmacı bağımlı, geniş sözcük dağarcıklı, ayrık sözcüklü tanıma sistemi

    VOLKAN TUNALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MURAT DOĞRUEL

  4. Tez No

    24774

    Bilgisayar yardımıyla ayrık sözcük tanıma sistem algoritmalarının incelenmesi

    Examination of the isolated word recognition system algoritms constructed by computer

    Z.HAKAN AKPOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA POYRAZ

  5. Tez No

    338745

    Konuşmacıya bağımlı ayrık sözcük tanıma

    Speaker dependent isolated word recognition

    TAYFUN ÖZİŞBAKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜZEYYEN SARITAŞ

Geri Dön