Gözetimli makine öğrenmesi yoluyla türe göre metinden ses sentezleme
Text to speech synthesis using supervised machine learning according to types
- Tez No: 489610
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAHYA ŞİRİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Bu tez çalışmasında ses sentezleme konusu ile ilgili genel bir literatür taraması yapılarak, ses sentezlemenin bir çeşidi olan metinden konuşma sentezleme konusu ağırlıklı olarak ele alınmıştır. Giriş bölümünde temel bilgilere yer verilerek literatürde ses sentezleme ile ilgili yapılan çalışmalara değinilmiştir. İkinci bölümde ses sentezleme ve çeşitleri ayrıntılı biçimde incelenmiştir. Üçüncü bölümde makine öğrenmesi konusu hakkında bilgiler verilerek bazı önemli makine öğrenme algoritmaları detaylıca açıklanmıştır. Dördüncü bölümde deneysel bir çalışma ile bazı makine öğrenmesi algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonraki bölümlerde metinden konuşma sentezleme için önerilen bir uygulama ile sonuçların değerlendirilmesine yer verilmiştir. Yapılan uygulamada düz metin türlerinin monoton, robotik bir ses biçimi olarak seslendirilmesi yerine, metinleri gruplara ayırarak farklı metin türlerinin kendi alanlarına uygun olduğu düşünülen farklı ses biçimleri şeklinde seslendirilmesinin daha doğal olacağı düşünülmüştür. Bu işlem için öncelikle metinler önişleme aşamasından geçirilerek sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Hangi metin türünün hangi ses tonlamaları ile seslendirileceğine karar verdikten sonra, kendi kategorisine uygun olmayan metinler, sınıflandırıldığı türün ses özelliklerine göre seslendirilmiştir. Böylece varsayılan olarak belirlenen seslendirmelerin dışında bir ses tonu ile karşılaşıldığında yanlış sınıflandırma yapıldığı açık bir şekilde görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a general literature review is done about speech synthesis and text to speech synthesis subject, a type of speech synthesis, is mainly researched. In introduction part, base information is given and studies on speech synthesis are mentioned. In second part, speech synthesis and its types are studied in detail. In third part, it's given information about machine learning subject and important machine learning algorithms are explained. In fourth part, some machine learning algorithms are compared with an experimental study. In the following chapters it is suggested to evaluate the results with an application suggested for speech synthesis. Rather than synthesing plain text types as a monotone, robotic sound format, it is thought to be more natural to sound different types of texts into different sound formats that are thought to be appropriate for their respective fields, by separating them into groups. For this process, the texts are first passed through the pre-processing stage and classified. After deciding which text type to synthesize with which voices, texts that are not appropriate for their category, are synthesized according to the sound characteristics of the type that is classified. Thus, when a tone other than the default voices is encountered, it is clearly seen that an incorrect classification is made.
Benzer Tezler
- Forecasting for e-commerce sales using supervised machine learning algorithms
Gözetimli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak e- ticaret satışlarının tahminlenmesi
AYÇELEN PAMUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMEF ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- Sosyal ağ analizi tabanlı özgün görselleştirilebilir aykırı veri tespiti, öznitelik seçimi ve gözetimli öğrenme yöntemleri
Social network analysis based novel visualizable outlier detection, feature selection and supervised learning methods
SERKAN ÜÇER
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA BETÜL ATALAY SATOĞLU
PROF. DR. TANSEL ÖZYER
- Makine öğrenmesi ile gelişmiş polarizasyon kestirim yöntemi
Advanced polarization estimation method with machine learning
YUSUF ÖNÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN TAHA HAYVACI
- Automated detection and classification of malware used in targeted attacks via machine learning
Hedefli saldırılarda kullanılan zararlı yazılımların makine öğrenimi kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması
YAKUP KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL