İşaretlerin temel tanım fonksiyonlarıyla özgün kodlama tekniği
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 66211
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 165
Özet
VI ÖZ Bu tezde, konuşma işaretlerinin Temel Tanım Fonksiyonlarıyla Kodlanma Tekniğimle yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Temel Tanım Fonksiyonları hecelerden, işaretin doğasını yansıtabilecek ortogonal biçimde üretilmektedir. Bilindiği gibi Türkçe bir, iki, üç ve dört harfli hecelerden oluşmuştur. Yapılan çalışmada, bir ve iki harfli hecelerin tümü olan 344 adet ile üç harfli hecelerden 525 tanesi için Temel Tanım Frekansı seti bulunmuş ve konuşma işaretleri bu setten elde edilmiştir. Temel Tanım Frekansları, Hızlı Fourier Dönüşümü ile bulunmuştur. Ayrıca bir ve ikili hecelerin Temel Tanım Frekansları arasında 0/ol0 toleransla benzer olanlar ayıklanarak, hece sayısında % 30 azaltım sağlanmıştır. Bir ve iki harfli tüm heceler ile azaltılmış hecelerin kullanımı sonucunda elde edilen konuşma işaretleri karşılaştırıldığında oluşan hata farkı 0.0001 düzeyinde kalarak, konuşma işaretinin anlaşılırlığı bozulmamıştır.
Özet (Çeviri)
VII ABSTRACT Novel Coding Technique of Signals by Signature Base Functions In this thesis, a-new modelling approach for reconstruction of speech signals by the Signature Base Functions is presented. The Signature Base Functions are generated in orthogonal form by considering the nature of speech signals. Turkish is composed of words with one-sound, two-sound, three-sound and four-sound syllables. In this study, 29 one- sound, 315 two-sound and 525 three-sound syllables have been taken into consideration. Signature Base Frequecies for all syllables are generated by Fast Fourier Transform. In addition, similar syllables have been omitted by a tolerance of %10 and then the number of syllables has been reduced by %30. An attempt has been made to obtain speech signals by using the sets of syllables thus obtained. It has been found that the reduced number of syllables sets gave an error in order of 0.0001 based on the comparison of the speech signals. It has been found out that this level of error does not impair the comprehensibility of the speech.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Elektriksel işaretlerin temel tanım fonksiyonlarıyla karakterizasyonu
Başlık çevirisi yok
AZİZ MAHMUT KARAŞ
Doktora
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ SOYSAL
- Design of high-performance CMOS circuits for interval type-2 fuzzy logic controller
Aralık değerli Tip-2 bulanık mantık sistemleri için yüksek başarımlı CMOS devre tasarımı
ALİ NADERİ SAATLO
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- EEG işaretlerinin analiz metodlarının karşılaştırılmalı bir çalışması
A Comparative study of EEG signals anlysis methods
M. EMRE ERSOP
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN DİLAVEROĞLU
- CDBA elemanı kullanarak aktif filtre sentezinde yeni olanaklar
New methods of active filter synthesis using CDBA
BİLGEN KAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HERMAN SEDEF