Geri Dön

Somali dilinde konuşma tanıma

Speech recognition in Somali language

PDF İndir

  1. Tez No: 619198
  2. Yazar: ABDULLATIF ALI TAHLIL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Konuşma tanıma, Somali dili, anahtar kelime belirleme, Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), konuşma komutu veri kümesi, Speech recognition, Somali language, keyword spotting, Convolutional Neural Network (CNN), speech command dataset
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Konuşma tanıma teknolojisinin popülaritesi, temel algoritmalarda kaydedilen ilerlemeler ve bu algoritmaları eğitmek için bol miktarda verinin bulunması nedeniyle son on yılda önemli ölçüde artmıştır. Ancak, bu tüm diller için geçerli değildir. Somalice gibi kaynakların yetersiz olduğu diller, konuşma tanıma araştırmacıları için herkese açık bir veri kümesine sahip değildir. Bu tez çalışması halka açık ilk Somali dili konuşma veri kümesini yaratma girişimidir. Bu çalışmada SUUBAN olarak bilinen Somali Konuşma Komutları veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesi Sayılar, IoT komutları, Robotik Hareket komutları gruplarından herhangi birine ait altmış hedef kelimeden oluşur. Veri seti 177 Somalice konuşmacının (106 erkek ve 71 kadın) katkısı ile toplam 17 saatten oluşmaktadır. Sesler farklı ortamlarda (iç ve dış mekan) kaydedildi. Konuşma ifadeleri Audacity kullanılarak etiketlendi ve bir MATLAB kodu kullanılarak çıkarıldı. Veri kümesindeki arka plan gürültüsü ve bilinmeyen sözcükler dahil toplam dosya sayısı 62.816'dır. Ses dosyaları 16kHz'de örneklendi ve WAV formatında saklandı. Veri kümesinin alt kümelerinin her birini test etmek için bir Derin Konvolüsyon sinir ağı oluşturularak konuşma komutları veri kümesinin çeşitli modelleri eğitmek ve değerlendirmek için yararlı olduğu gösterilmiştir. Sonuçlar umut vericiydi ve bu derin CNN'lerin her birinin test doğruluğu %95'ten yüksekti. 2020, 62 sayfa

Özet (Çeviri)

The popularity of speech recognition technology has increased dramatically in the past decade due to the advances made in the underlying algorithms and availability of abundant data to train these algorithms. However, this is not the case for all languages. Under-resourced languages, like Somali, do not have a publicly available dataset for speech recognition researchers. In this thesis work, a Somali Speech Commands dataset, known as SUUBAN, was built. The dataset consists of sixty target words belonging to any of three groups: Numbers, IoT commands, Robotic Movement commands. The dataset consists of a total of 17 hours contributed by 177 Somali speakers (106 male and 71 female). The audios were recorded in different environments (indoor and outdoor). Speech utterances were labeled using Audacity and extracted using a MATLAB script. The total number of files in the dataset, including background noise and unknown words, is 62,816. Audio files were sampled at 16kHz and stored in WAV format. The Speech Commands dataset has shown to be useful for training and evaluating a variety of models. A Deep Convolutional neural network was built to test each of the subsets of the dataset. The results were promising and the test accuracy of each of these deep CNNs was higher than 95%. 2020, 62 pages

Benzer Tezler

  1. Tez No

    853433

    Somali language error detection using deep learning

    Derin öğrenmeyi kullanarak Somali dilindeki hataların tespiti

    KADAR BAHAR ABDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA

  2. Tez No

    168355

    Erzurum ili hava kirliliğinin matematik modelle incelenmesi

    Investigation with mathematical model of Erzurum city air pollution

    SEVDA OCAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FERRUH ERTÜRK

  3. Tez No

    729285

    Ostomi öz bakım indeksi: Türkçe geçerlik ve güvenirlik çalışması

    Ostomy self-care index: Turkish validity and reliability study

    ÇAĞLA AVCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    HemşirelikTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLİN YILDIZ

  4. Tez No

    171447

    Patellofemoral ağrı sendronmlu hastalarda EMG aktiasyonlarının değerlendirilmesi ve konsantrik izokinetik egzersizin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    HALİL EKREM AKKURT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonSelçuk Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. ÖNDER ÖZERBİL

  5. Tez No

    72994

    Military interventions in somalia and former Yugoslavia: A case study for peace-support operations (lessons for Turkey)

    Somali ve Eski Yugoslavya iç karışıklıklarına askeri müdahaleler: Barış-destek operasyonları hakkında durum değerlendirmesi (Türkiye için alınan dersler)

    MUSTAFA İSLİMYE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN BAĞCI

Geri Dön