Derin öğrenme ile sesli komut tanıma
Voice command recognition with deep learning
- Tez No: 583436
- Danışmanlar: PROF. DR. RİFAT EDİZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Sesli komut tanıma sistemleri, insan-makine etkileşimde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ses tanımada akustik ve dil modelleri kullanılmaktadır. Ses tanımadaki başarım bu iki modele bağlıdır. Veritabanı dile ait özellikleri ne kadar iyi kapsarsa modelleme de o kadar iyi olmaktadır. Akustik ve dil modellemesi için çok disiplinli bir çalışma yapılması gereklidir. Bu tez çalışmasında, ses tanıma sistemlerinin daha kolay geliştirilmesi için derin öğrenme tabanlı yöntemin uçtan uca ses tanımada kullanılması ve sesli komut tanıma başarımlarının elde edilmesi üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışmada, RNN yapısı ile Speech Commands Dataset içerisindeki temel komut kelimelerinin sınıflandırma başarımları elde edilmiştir. Deneysel çalışma sonunda %70,63 dogru sınıflandırma başarımı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Voice command recognition systems are widely used in human-machine interaction. Acoustic and language models are used in voice recognition. The performance of voice recognition depends on these two models. The better the database covers the language features, the better the modeling. A multidisciplinary study is required for acoustics and language modeling. In this thesis, it has been studied to use end-to-end voice recognition method and to achieve voice command recognition achievements in order to develop voice recognition systems more easily. In this study, classification performance of basic command words in Speech Commands Dataset is obtained with RNN structure. At the end of the experimental study, 70.63% correct classification performance was obtained.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile türkçe ses işaretlerinden rakam tanıma
Digit recognition from turkish sound signals with deep learning
ABDULLAH EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Gömülü sistemlerde sesli komut tanıma
Voice command recognation in embedded systems
CAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Spoken infobot design
Konuşan bilgi botu tasarımı
RAMAZAN GÖKAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
- Derin öğrenme ile metin özetleme
Text summarization with deep learning
BURAK ERHANDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI