Doğrusal öngörümleme kodlama ve yapay sinir ağları yöntemlerinin ses tanımada kullanılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 57727
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ses Analizi, Ses Tanıma, Doğrusal Öngörümleme Kodlama, Yapay Sinir Ağı, Formant Frekansı. VI, Speech Analysis, Speech Recognition, Linear Predictive Coding, Artificial Neural Networks, Formant frequencies. VII
- Yıl: 1995
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
İnsanların birbiriyle olan iletişimini sağlayan en önemli olgu hiç kuşkusuz ses işaretleridir. İnsanlar ürettikleri sesler ile diğer insanlara duygularını, düşüncelerini ve yapmak istediklerini iletirler. Gerek insanlar, gerekse diğer canlılar arasındaki iletişimi sağlayan bu ses işaretlerini kullanarak, insanlarla bilgisayarlar arasında sesli bir iletişim sağlamak mümkündür. Bilgisayarların insanlar tarafından söylenilen sesleri tanıması ve tanıdığı bu sesler yardımıyla aldığı emirleri yerine getirmesi, günümüzde birçok alanda gerek sağlıklı, gerekse özürlü kişilerin bilgisayar teknolojisinden çok daha verimli bir şekilde yararlanmalarını sağlıyacaktır. Ses işaretlerinin bilgisayarlar tarafından tanınma işlemine kısaca ses tanıma demek mümkündür. Ses tanıma sistemlerinin geliştirilmesi özellikle el ve ayaklarını kullanamayan özürlü insanların çevrelerindeki elektronik cihazları konuşarak kontrol etmeleri bakımından oldukça önemlidir. Bunun yanında güvenlik sistemlerinde veya kısaca elektronik teknolojisinin girdiği bütün alanlarda ses tanıma sistemleri kendine kullanım sahası yaratabilir. Oldukça geniş olan kullanım sahası ve insan hayatına getireceği kolaylıklar dikkate alındığında ses tanıma sistemleri araştırmacıların ilgi odağı haline gelmektedir. Bugüne kadar bu alanda yapılan çalışmaların çok başarılı sonuçlar vermemiş olmasıda bu konuya olan ilgiyi daha da arttırmıştır. Bu amaç doğrultusunda gerçekleştirilecek çalışmada, Doğrusal Öngörümleme Kodlama yöntemi ile ses işaretlerinin analizi yapılarak bu işaretlerin belirli parametrelerle temsil edilmesi sağlanacaktır. Daha sonra canlıların yapısında bulunan sinir sistemi örnek alınarak geliştirilmiş Yapay Sinir Ağlan eğitilerek bir ses tanıma sistemi oluşturulacak ve bu sistem ile bilgisayarların giriş yapılan ses işaretlerini hangi oranlarda tanıdığı araştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Speech Recognation Using Linear Predictive Coding And Artificial Neural Networks Techniques. Speech signals are the most important fact for the communication. Human beings transmit their feelings, thoughts and desires through speech signals. These signals can be used to achieve a communication between human beings and the computers, if the computers recognize and execute the speech commands produced by human beings, this will allow the normal and handicapped people to make use of computer technology in large exlent. The speech recognation process can be named as speech recognation. Developing of the speech recognation systems is quite important for the handicapped people to control electronic equipments around them. Also speech recognation systems can be used in the electronic technologies. The importance of the speech recognation systems can be seen from their large usage. So engineers has been invastegated to create the best speech recognation system for years. But nobody has achieved the speech recognation rate of % 100 until today. For this purpose, Artificial Neural Networks will be trained by the parameters that will be obtained from the analysis of speech signals using Linear Predeictive Coding technique. Than these results will be tested by new patterns supplied later.. Finally the obtained speech recognation rate will be discussed in various respects.
Benzer Tezler
- Türkçe'de konuşmacıdan bağımsız hece tanıma sistemi
Speaker independent Turkish syllable recognition system
NURİ İKİZLER
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI ÇAVDAR
- Yapay ses üretim yöntemleri
Başlık çevirisi yok
ENİS SEZAİ BAŞARA
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Türkçe söz-analiz sentezi
Başlık çevirisi yok
HASAN KORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
DilbilimKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- NARX ve bulanık NARX modelleri ile Türkiye fındık üretim öngörüsü
Estimation of Turkey hazelnut production quantity with artificial neural networks NARX
DİLAYLA BAYYURT
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Türkiye'de vadeli işlem ve opsiyon piyasası'nın etkinliği ve sözleşmelerin karşılaştırmalı fiyat öngörümlemesi
Effectiveness of turkish derivatives market and forecasting comparative prices for the contracts
TANER TAŞ
Doktora
Türkçe
2016
EkonometriCelal Bayar Üniversitesiİktisat Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL SELİM