Geri Dön

Small vocabulary word and speaker recognition using artifical neural networks

Yapay sinir ağları kullanılarak sözcük ve konuşmacı tanıma

  1. Tez No: 65104
  2. Yazar: ALTUĞ SEVEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

KISA ÖZET Bu çalışma bir konuşma ve konuşmacı tanıma sistemi oluşturulmasında iki değişik ses tanıma yöntemi kullanmaktadır. Birincisi k-Nearest Neighbor (kNN- k inci En Yakın Komşu) yöntemi, ikincisi de Artificial Neural Network (ANN - Yapay Sinir Ağı) yöntemidir. Bu iki yöntem, ses örneklerinin sınıflandırılmasında iki değişik yaklaşımı temsil eder. Sesin ayırdedici özelliklerini bulma işlemi sırasında ilk olarak Sessizlik Ayrıştırma Algoritmasından yararlanılmaktadır. Bu yöntemle örneklerin ses bilgisi taşımayan kısımları ayırdedilir ve dikkate alınmaz. Ses örnekleri Hamming penceresiyle parçalara bölünür ve her parça için Doğrusal Öngörü Katsayıları (LPC) hesaplanır. Bu katsayılar rakam ve konuşmacı tanıma aşamasında kNN ve ANN sınırlandırıcılarının girişinde kullanılmaktadır. Zaman eşleştirmesi için Dinamik Zaman Eşleştirmesi yöntemi kullanıldı. Böylece daha yüksek tanıma yüzdeleri elde edilmesi amaçlandı. Konuşmacı grubu 26 bayan ve 22 erkek konuşmacıdan oluşturuldu ve her konuşmacı her rakamı on kere tekrarladı. Toplam 4800 ses örneği toplandı. Bu örneker eğitim ve test kümelerine ayrıldı ve sistemlerin eğitim ve test aşamalarında kullanıldı. Konuşmacı-bağımlı ve konuşmacı-bağımsız test kümeleri için rakam ve konuşmacı tanıma testleri yapıldı. Sonuçlar çalışmanın Deneyler ve Sonuçlar bölümünde sunuldu.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT This study comprises two different recognition methods in the building of a speech and speaker recognition system. The first is the k-Nearest Neighbor (kNN) method, and the second is the Artificial Neural Networks (ANN). These two methods represent two different approaches to the problem of classification of speech samples. The feature extraction phase consists of a pre-processing on samples which is based on the silence detection algorithm. Then the Linear Predictive Coefficients (LPC) are calculated and stored for each speech sample frame which are Hamming windowed. These coefficients are used in the distance measurements for the kNN recognizer and as inputs to the MLP classifier. The patterns are time-aligned using the dynamic time warping technique. The speaker corpus contains 26 female and 22 male speakers who have uttered each digit ten times, thus coming up with a total of 4800 utterances. This data set is divided into training, test and cross-validation sets. These sets were utilized in the training and testing of the kNN and ANN recognizers. Tests are performed with the speaker-dependent and speaker-independent test sets for digit and speaker recognition. The results are presented in the Experiments and Results section of the study.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    152432

    Turkish dictation system for radiology and broadcast news applications

    Radyoloji ve haber uygulamaları için Türkçe dikte sistemi

    EBRU ARISOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ARSLAN

  2. Tez No

    39435

    Türkçede ayrık konuşma tanımı

    Başlık çevirisi yok

    ERCAN ÖLÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  3. Tez No

    79327

    Computatinaly efficient voice dialling systems

    İşlemsel olarak verimli sesle telefon çevirme sistemi

    MUSTAFA HAKAN SOLMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  4. Tez No

    39938

    Vocal control of an industrial robot manipulators

    Endüstriyel robot manipulatörlerinin sesle kontrolü

    HALİL SAİR DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Makine MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    DOÇ.DR. SEDAT BAYSEÇ

  5. Tez No

    112589

    Prefix suffix based statistical language models of Turkish

    Türkçe'nin önek-sonek tabanlı istatistiksel modelleri

    UMUT TOPKARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ

Geri Dön