Yapay sinir ağları kullanılarak Türkçe'deki sesli harflerin tanınması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 67807
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİT PASTACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
ÖZET Bu tezin amacı konuşma işaretinin incelenmesi ve son günlerde en popüler tanıma yöntemi olan Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanarak Türkçe sesli harflerin tanınmasına dayalı bir uygulama yapmaktır. Bu uygulamada kelime tanımanın temelini oluşturacak şekilde bir yapı kurulmaya çalışıldı. Bu yüzden kelime tanımanın yapı taşı olan sesli seslerin tanınması asıl amaç olarak ele alındı. Tanıma işlemi genellikle işaretin işlenmesi, belirgin özelliklerinin çıkarılması, örü karşılaştırılması safhalarından oluşmaktadır. Sesin analizinde LPC (linear predictive coding) analizi kullanılarak ilgili sistem parametreleri bulunmuştur. Konuşma işaretinin üretilmesini bir süzgeç olarak düşünürsek, bu süzgecin bir transfer fonksiyonu vardır. Bu transfer fonksiyonunun rezonans frekanslarına konuşma literatüründe formant denilir. Genelde ses tanımada ilk üç formant kullanılmaktadır. Fakat bu formantlar kişiden kişiye değişir, yani sabit olmayıp belirli bir alan içinde haraket ederler. Bu tezde DFT (Discrete Fourier transform) yöntemiyle ses birimlerinin, formatlarının çıkarılması yerine, tam bir spektrumu alınmıştır. Alman bu spektrum 16 banda ayrılıp her bandın ortalaması hesaplanarak 16 tane parametre elde edilmiştir. Ses tanıma işlemi bu iki tip parametre kullanılarak Yapay Sinir Ağlan ile gerçekleştirilmiştir. YSA algoritması olarak çok katmanlı genelleştirimiş delta kurallı hatanın geriye yayılması algoritması ile çalışıldı. Bu işlemleri yapabilmek amacıyla çeşitli bölümlerde ilgili algoritma ve yöntemler tartışılacak ve yorumlanacaktır. Altıncı bölümde ise tezin asıl gerçekleştirme aşamasında yapılanlar uygulama anlatılacak ve yazılan program tanıtılacaktır. Son bölümde ise sonuçlar ve öneriler yer almaktadır. iv
Özet (Çeviri)
SUMMARY The aim of the thesis is to research speech signals and to do an application based on the recognition of Turkish vowel letters by using artificial neural networks (ANN) which is a popular recognition method recently. In the thesis, it was worked to establish a structure based on the recognition of a word. Because of this, it was application by vowel letters what is the base unit of the word recognition as the main goal. The operation of the recognition has generally some parts such as signal processing, a founding out specific characters of signals, comparing with pattern. The system parameters in speech analysis have founded by using LPC ( linear predictive coding ) analysis. If we thing as a filter to produce a speech signal, the filter will have transfer function are called formant in the speech literature. It is generally used first-3 formant for speech recognition. The formants change person to person, that is not fixed (definite) and they move in a determined area. In the study, it has been taken a complete spectrum instead of taking out the formants of the speech units by using DFT ( discrete fourier transform ) method. The spectrum has separated 16 bands and calculated the average of it. So, it was obtained 16 parameters. The speech recognition operation was done by using this two types parameters with ANN. Multi-layer generalized delta- rule error back-propagation algorithm is used as ANN algorithm.. The algorithm and methods which is explained above to reach to results will be discussed. In 6. chapter, will be explained the main application and software part will be introduced. Results and conclusions are also in the last section.
Benzer Tezler
- The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners
Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi
MELTEM BALLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- Yapay sinir ağları kullanılarak türkiye'deki özel bir sigorta şirketinde portföy değerlendirmesi
Valuation of portfolio with using artificial neural network at a insurance company in turkey
GÜLAY DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA ÇINGI
- Yapay sinir ağları ile hece algılama
Başlık çevirisi yok
ÖZCAN SAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT YAZICI
- Ekonomik endeksler kullanılarak Türkiye'deki altın fiyatındaki değişim yönünün yapay sinir ağları ile tahmini
Forecasting of the direction changes in the gold price in Turkey with artificial neural network by using economic indices
CEVDET İLKER KOCATEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgi ve Belge YönetimiGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. OKTAY YILDIZ
- Yapay sinir ağları ile afet yönetiminde sosyal zarar görebilirlik riskinin belirlenmesi
Utilization of artificial neural networks for calculation of social vulnerability in disaster management
DİLEK SÜRMELİ