Akıllı ev aletleri için konuşmacı bağımlı ayrışık sözcük tanıma sistemi
Speaker dependent isolated word system designed for smart home appliances
- Tez No: 397112
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Konuşma tanıma, Konuşma tanıma sistemleri, Speech recognition, Speech recognition systems
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde oldukça sık karşılaştığımız akıllı ev aletleri, insan hayatını, özellikle yaşlı ve engelli olan kişiler için, oldukça kolaylaştırmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, bir akıllı ev aleti örneği alınarak, bunun üzerinde çalışmak üzere bir konuşmadan komut tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sesli komut tanıma sisteminde, akıllı ev aletinin kullanımını sağlayacak 17 kelime içeren bir komut kümesi oluşturulmuştur. Sistemin eğitimi için, MATLAB ile bir kullanıcı arayüzü oluşturulmuş ve bu arayüz vasıtasıyla altısı bay dördü bayan toplam 10 kişiden alınan komutların her biri sekizer defa kaydedilmiş ve bir konuşmacı veritabanı oluşturulmuştur. Öznitelik olarak Mel Frekans Kepstral Katsayıları (MFCC - Mel Frequency Cepstral Coeffiecints) ve Çizgisel Spektrum Frekansları (LSF – Line Spectral Frequency) kullanılmış ve her konuşmacının bütün komutları beş tekrar için Saklı Markov Modelleri (HMM – Hidden Markov Models) kullanılarak modellenmiştir. Her konuşmacının geriye kalan üç komutu test için kullanılmış ve test sonuçları farklı öznitelikler için ayrı ayrı analiz edilmiştir. Sonuçlar, kelime, kişi ve genel sistem başarımı bazında karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak akıllı ev aletleri için kullanıcının kendisinin yapacağı kısa bir eğitim ile yüksek tanıma başarımı ile çalışabilecek Türkçe bir komut tanıma sistemi geliştirilmiştir. 10 konuşmacının bütün komutlarının doğru tanınma yüzdesi MFCC öznitelikleri için %97,65 ve LSF öznitelikleri için %93,33 olarak elde edilmiştir. Akıllı bir ev aleti örneği olarak çamaşır makinası seçilerek, çalışma senaryosu oluşturulmuş ve bu senaryo üzerinden kullanıcı ile sesli iletişim kuran bir diyalog sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem yeni bir kullanıcının sistemi kendi sesi için eğitip, akıllı ev aletini sesli komutlarla çalıştırmasını sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Smart home appliances, which are encountered quite often nowadays, facilitate human life, considerably, especially for old and disabled people. Within the scope of this thesis, a voice-command recognition system has been developed to work upon a sample home appliance. For the voice-command recognition system, a 17-word command set has been prepared specific to a smart home appliance. For the training phase, commands spoken by ten people, six male and four female, have been recorded eight times for each command, and a voice database has been built with the help of an interface designed using MATLAB graphical user interface unit. Mel Frequency Cepstral Coeffiecints (MFCC) and Line Spectral Frequencies (LSF) have been used as features and five repetitions of each command of each speaker have been modelled using Hidden Markov Models (HMM). The remaining three repetitions of each speaker have been used for the test phase. Recognition performances have been compared on the basis of word, speaker and general system performance. In conclusion, a Turkish command recognition system, which a new user is able to make operative after a short training period with high recognition performance, has been realised in MATLAB software enviroment for any smart home appliance. The recognition performance of system evaluated separately for both features and has been found to be 97,65% with MFCCs, and 93,33% with LSFs. A scenario has been built for washing machine operation as the sample smart home appliance, and a dialogue system has been developed based on this scenario. The dialogue system lets a new user train the isolated word recognition system for his/her own voice and run the smart home appliance with high recognition performance.
Benzer Tezler
- Speaker recognition for security systems under noise effects
Güvenlik sistemleri için gürültü etkisi altında konuşmacı tanıma
GÖKAY DİŞKEN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
YRD. DOÇ. DR. LÜTFÜ SARIBULUT
- Akıllı elektrık şebekeleri için derin öğrenme kullanarak elektrikli ev aletlerinin sınıflandırması
Classification of home electrical appliances using deep learning for smart grid
VAHİT FERYAD
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ÇAVDAR
- Tüketicilerin akıllı ev aletleri satın alma kararının teknoloji kabul modeli boyutlarıyla incelenmesi: Akıllı yemek makinesi örneği
Examination of consumers' smart home appliance purchase decision through the technology acceptance model dimensions: Smart cooking machine example
ALİ MURAT ARIKUŞU
Doktora
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriDoğuş Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT TARGAN ÜNAL
- Securing SİP communication for remote access to smart home networks
Akıllı ev ağlarına uzaktan erişim için güvenli SIP iletişimi sağlama
TOLGA AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ONUR DEMİR
- A software development for the promotion of energy-efficient household appliances
Enerji tasarruflu ev aletleri tanıtımı için bir yazılım geliştirmesi
BAHAR MOGHADASİ FEREİDANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. FEHMİ GÖRKEM ÜÇTUĞ