Geri Dön

Radial basis function neural network algorithms for phoneme recognition

Fonem tanıma için radyal tabanlı yapay sinir ağı algoritmaları

  1. Tez No: 65174
  2. Yazar: ŞÜKRÜ İLKER ÇANKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL CILIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  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: 51

Özet

KISA ÖZET Bu tez Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı 'nda (RTYSA) merkez vektörlerinin belirlenmesinde, giriş-çıkış uzayı örneklemesi metodunun kullanılmasının üç erkek konuşmacıdan alman Türkçe sesli harf,(/a/, /e/, N, İM, /o/, /öl, l\xl, IvJ), örneklerinin ve bir erkek konuşmacının çok sayıda kelimesinden el ile işaretlenip ayrılmış olan altı adet Japonca sessiz harf, /b/, /d/, /g/, İmi, İn/, INI, tanıma deneylerindeki etkisini araştırmayı hedeflemiştir. Deneylerde RTYSA' da kullanılan merkez vektörleri /') giriş uzayındaki vektörlere uygulanan bir öbekleme metoduyla (k-means) ti ) giriş ve çıkış uzaylarının kombinasyonundan elde edilen vektörlere uygulanan bir örnekleme metoduyla (k-means) belirlenmişlerdir. RTYSA' nın tanıma testlerinde Türkçe sesli harfler, Gauss gürültüsü eklenmiş Türkçe sesli harfler ve altı adet Japonca sessiz harfi kullanılmıştır. Bu setlerden herbirindeki örnekler 112 boyutlu vektörlerle temsil edilmişlerdir. Yapılan deneyler sonucu giriş-çıkış uzayı öbeklemesi metodunun Türkçe ve Japonca harflerin tanınmasında giriş uzayı öbeklemesi metoduna göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT This thesis studies the effects of using input-output space clustering for determining centers on phoneme recognition performance of Radial Basis Function Network (RBFN). The center vectors of RBFN are determined i) by a clustering technique (k-means algorithm) applied to sample vectors chosen from input space (so called input clustering) or ii) by a clustering technique (k-means algorithm) applied to sample vectors formed from a combination of input and output spaces (so called input-output clustering). 1 12-dimensional vectors representing Turkish vowels, (/a/, Id, 111, lil, lol, löl, lul, lül), uttered by three male speakers are used as feature vectors to be classified by a multi-output RBFN. Then noise with Gaussian distribution is added to the vowels and recognition performance of RBFN is tested on these noisy vowels. Also six Japanese phonemes, (Jbl, lûl, Igl, Iml, /n/, INI), extracted from speaker-dependent 5240 words Japanese vocabulary are tested using RBFN. It has been observed from the simulations that the input-output clustering technique gives better recognition rates both for the training and test patterns of the Turkish (clean and noisy) and Japanese phoneme sets as compared to the input clustering technique.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75369

    Fractal image compression with radial basis function neural networks

    Radyal taban fonksiyonlu yapay sinir ağları ile fraktal görüntü sıkıştırma

    OSMAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  2. Tez No

    400512

    Development of conic section function neural networks in software and analogue hardware

    Başlık çevirisi yok

    TÜLAY YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Liverpool

    Yapay Zeka Ana Bilim Dalı

    DR. JOHN S. MARSLAND

  3. Tez No

    440901

    Müşteri yaşam boyu değerinin yapay zekâ algoritmaları ile modellenmesi

    Modeling customer litetime value with artificial intelligence algorithms

    OĞUZHAN KIVRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeBalıkesir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT AKAR

  4. Tez No

    134735

    Elektrik devrelerinin yapay sinir ağları ile tanınması ve kontrolü

    Identification and control of electrical circuits using neural networks

    MEHMET SAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP DEMİR

  5. Tez No

    874937

    Yapay sinir ağları yöntemiyle rüzgar türbin generatörlerinde hidrolik arıza tesbiti

    Hydraulic fault detection of wind turbine generators using artificial neural networks

    TACETTİN AHMET DÖNDÜREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞCI

Geri Dön