Sürekli konuşmanın sinirsel devre yardımı ile tanınması
Recognition of continuous speech by using neural network
- Tez No: 45160
- Danışmanlar: PROF.DR. ATALAY BARKANA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 176
Özet
ÖZET Günümüzde, bilgisayar ve yazılım teknolojisindeki geliş meler, konuşmayı tanıma alanında büyük kolaylıklar sağlamış tır. Bu tez çalışmasında, seslerin Doğrusal Ongörülü Kodlama ( LPC ) katsayılarından elde edilen -Frekans spektrumu genlik değerlerinin girdi olarak seçildiği, çok Katlı Sinirsel Devre modeli kullanılmıştır. Türkçe ünlü ve ünsüz harflerinin tanınması amacıyla eğitilen çok Katlı Sinirsel Devrede, Geri ye Yayılımlı Eğitim Algoritması kullanılmıştır. Analiz işleminde, kelimelerin herbir çerçevesi sinirsel devrelere sunulmuştur. Sinirsel devrelerin çıkış değerleri, durum makinasına uygulanmıştır. Durum makinası, kararlı ve kararsız çerçeveleri saptamıştır. Kararsız çerçeveler atılmıştır. Kararlı çerçeveler birleştirilmiş ve Türkçe kelime yapıları oluşturulmuştur. Sonuçta; bilgisayar sistemi, konuşmacıdan bağımsız olarak Türkçe kelimeleri tanımıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Nowadays, developments of the computer and software technology provide many facilities in the field of the speech recognition. In this thesis, Multi Layer Neural Networks to which amplitude value of frequency spectrum formed from Linear Predictive Coefficients of speech are given as an input, are used. Multi Layer Layer Neural Networks which are used for recognizing of Turkish wovels and consonants are trained by using Back-Propagation Training Algorithm. In analysis process; each frame of words presented to neural networks according to circumstances. Outputs of neural networks are presented to the state machine. The state machine detected stable and unstable frames. Unstable frames are discharged. Stable frames are connected and thus Turkish word constructions are established. Finally; The computer system, recognized Turkish words being speaker independent.
Benzer Tezler
- Sinema ve terapi Venüs'ün Çiçek Sepeti
Cinema and theraphy the Flower Basket of Venus
CANEL BİNGÖL
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Güzel SanatlarMarmara ÜniversitesiSinema Televizyon Ana Sanat Dalı
PROF.DR. SEMİR ASLANYÜREK
- Yapay sinir ağları ile kişilerin ses örneklerinden kimliklerinin tanınması
Recognizing speaker identification fron speech samples with artificial neural network
MURAT CANSIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU
- Yapay sinir ağları kullanılarak konuşmacı tanıma uygulaması
Speaker recognition application using artificial neural networks
TARIK ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SAMİ TEZEKİCİ
- Çok yataklı tedavi ünitelerinde konuşmanın gizliliğinin sağlanmasına ilişkin bir yöntem önerisi
A method proposal to ensure speech privacy in multi-bed treatment rooms
SÜMEYRA ARSLAN
- Continuous emotion recognition in dyadic interactions
İkili etkileşimde sürekli duygu tanıma
SYEDA NARJİS FATİMA
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ENGİN ERZİN