Geri Dön

Isolated word detection using LSTM based feature extraction methods

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 676809
  2. Yazar: HASAN HAMEED HUSSEİN AL-BAYATI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, özellik çıkarma teknikleri olarak uygulanan ve bu iki yöntem olan RNN ile birleştirilen zift, PSO'nun RNN eğitmeni olarak uyguladığı yeni yaklaşımlardır. Pitch tabanlı RNN, özellikleri perdeye göre çıkaran, RNN'ye bağlanan ve yedi kelimeye göre sınıflandırılan ve% 97.12 doğruluk sunan olağanüstü sonuçlar sundu. PSO uygulamasının amacı, RNN'yi optimize etmek ve modelin en iyi ağırlıklarını ve temelini bulmaktır. Sunulan çerçeve, konuşma tanıma alanında önceki araştırmalardan en iyi sonuçları sundu..

Özet (Çeviri)

In this study, pitch applied as feature extraction techniques and combined with RNN which these two methods are new approaches which PSO applied as RNN trainer. The Pitch based RNN presented remarkable results, which extracted features by pitch, wired to RNN and classified to seven words and presented 97.12% accuracy. The aim of applying PSO is to optimize the RNN and which find best weights and basis of the model. The presented framework presented best results than previous researches in the field of speech recognition.

Benzer Tezler

  1. A speaker dependent, large vocabulary, isolated word speech recognition system for Turkish

    Türkçe için konuşmacı bağımlı, geniş sözcük dağarcıklı, ayrık sözcüklü tanıma sistemi

    VOLKAN TUNALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MURAT DOĞRUEL

  2. Evrişimsel sinir ağları kullanılarak video tabanlı izole işaret dili tanıma

    Video-based isolated sign language recognition using convolutional neural networks

    ALİ AKDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN

  3. Keyword spotting using hidden markov models

    Saklı markov modelleri kullanılarak anahtar kelime yakalama

    ŞEVKET DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT M. ARSLAN

  4. Kas iskelet sistemi sonucu oluşan maluliyet durumunun“Amerikan Tıp Birliği (American Medical Association) yaralanma kılavuzu”ile ülkemizde yürürlükte olan“çalışma gücü ve meslekte kazanma gücü kaybı oranı tespit işlemleri yönetmeliği”cetveli ile olgular üzerinden karşılaştırılması ve öneriler

    Comparison of disability caused by the musculoskeletal system throughcases with american medical association injury guide and current“capacity to work and vocational disability rates detection operations regulations”and suggestions

    HALİD ERÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Adli TıpGaziantep Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSUN BARANSEL ISIR

  5. IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı

    Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard

    A.BETÜL TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU