Gürültülü ortamda konuşmayı tanıma
Speech recognizing in noisy environment
- Tez No: 67453
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
ÖZET Bu tez çalışmasında, 0-9 arasındaki rakamların ve“ aç, kapat, doğru, yanlış, evet, hayır, kanal, ara, ev, ofis”kelimelerinin bilgisayar tarafından gürültülü ortamda tanınması Gram-Schmidt ortogonalleştirme yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Bay, bayan ve çocuklardan oluşan 200 kişilik bir konuşmacı grubundan alınan ses örneklerinden çeşitli parametreler hesaplanmış ve bu parametrelerin her birisi için Gram-Schmidt ortogonalleştirme algoritması uygulanmıştır. 200 kişinin 150 tanesi eğitim seti, diğer 50 tanesi ise test seti olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, gürültünün tanıma üzerindeki etkisini azaltmak için lineer olmayan Spektral Çıkartım metodu. Hızlı Ortam Adaptasyonu ve elde edilen özellik vektörlerinin gürbüzleştirme işlemleri yapılmıştır. 0 -20 dB SNR değerleri için tanıma oranlan elde edilmiş ve en iyi tanıma oranı veren Spektral Çıkartım metodu olmuştur. Konuşmayı tanıma işlemlerinde, tanıma performansını en iyi yapabilecek parametreler hesaplanmış, hesaplanan parametrelerden gürültüden en az etkilenen parametrenin ROOTMELCEP olduğu tesbit edilmiştir. Bu çalışmada, 20 kelimenin temiz ses,gürültülü ses ve gürültüsünün ROOTMELCEP parametreleri kullanılarak, 0-20 dB SNR değerlerinde ortak ve ortalama vektörleri elde edilmiştir. Bu ortak ve ortalama vektörlerin hyperelipsoidlerinin ayrık olarak kümelendiği gözlenmiş olup,gürültülü sesin hyperelipsoidlerini, temiz sesin hyperelipsoidlerine yaklaştırmak için ölçekleme ve döndürme işlemi yapılması gerektiği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY In thesis study, between the number of 0 and 9 and“aç, kapat, doğru,yanlış,evet,hayır,kanal,ara,ev,ofis”words are recognized by the computer in a noisy situation by the help of GramSchmidt ortogonalization method. The sounds which are taken from the groups of 200 speaker including woman, man and children, and kinds of parameters taken from these sounds are computed and each of these parameters are applied to the GramjSchmidt ortogonalization algorithm. 150 sounds which are taken from the groups of 200 are used for training set and other 50 sounds are used testing set. In this study, Spectral Subtraction and Rapid Environment Adaptation Methods are used for the effect of noise reduction and computed feature vectors are robust. For the value of SNR 0- 20 dB, recognized rates are found, and the best recognizing rate is given by Spectral Subtraction Method. In speech recognizing, the parameters are computed which will be given the best performance, from computed parameters, ROOTMELCEP is accounted that the least affect parameter. In this study, by using ROOTMELCEP parameters of clean sound,noisy sound and noise of 20 sounds, the common and average vectors of SNR 0-20 dB value are accounted. Clean speech hyperelipsoids of common and average vectors are observed separate setting, hyperelipsoids of noisy sounds. Necesity of scaling and rotating operation for bring the noisy sounds hyperelipsoids near to the clean sound hyperelipsoids are understood.
Benzer Tezler
- Gürültülü ses parametrelerinin iyileştirilmesi ve tanınması
The improvement and recognition of the noisy speech parameters
SEMİH ERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Koklear implant kullanıcılarında ses yüksekliği dengeleme yönteminin etkinliğinin araştırılması
The effect of loudness balancing method in cochlear implant users
BURCU DENİZ
Doktora
Türkçe
2024
Kulak Burun ve Boğazİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaOdyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ATAŞ
- Gürültülü verilerin tanınmasının iyileştirilmesi
Improvement in the recognition of noisy data
HAKAN ÇEVİKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Gürültülü ortamlarda Türkçe ayrık sözcük konuşma tanıma sistemi gerçekleştirimi
Realization of a Turkish isolated word speech recognition system under noisy environments
NEDİM KARACA
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. SELÇUK GEÇİM
- Speech recognition based on pattern comparison techniques
Başlık çevirisi yok
OSMAN MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK