Automatic segmentation and labeling of isolated Turkish words
Yalıtılmış türkçe kelimelerin otomatik olarak bölünüp etiketlenmesi
- Tez No: 68703
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Konuşma Bölme, Konuşma Etiketleme, Fonetik Etiketleme, Kör bölme, Akustik-fonetik bilgi, Speech Segmentation, Labeling, Phonetic Labeling, Blind Segmentation, Acoustic-Phonetic Knowledge. iii
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Öz YALITILMIŞ TÜRKÇE KELİMELERİN OTOMATİK OLARAK BÖLÜNMESİ VE ETİKETLENMESİ Bayındır, Mustafa Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mübeccel Demirekler Eylül 1997, 92 sayfa Verilen bir yalıtılmış Türkçe konuşma işaretinin, konuşmanın metni yardımı ile bölünüp etiketlenmesi için sıralı ve hiyerarşik bir sistem geliştirilmiştir. Sistem konuşma işaretini ve onun metnini girdi olarak almakta ve bölüntü sınırlarını ve bunlara karşılık gelen etiketleri çıktı olarak üretmektedir. Sistem Türkçe için geliştirilmiştir. Süreçte öncelikle metinden kelimenin akustik yapısı hakkında bilgiler çıkartılır. Sonra çıkartılan bilgiler de kullanılarak, sırası ile, sınır ve sessizlik bulma, ötümlü ötümsüz bölgeleri bulma ve kör bölüntüleme algoritmaları sinyale uygulanır. Bu algoritmalar pencere temelli metodları kullanmakta, dolayısı ile pencere boyutunda belirsizlik içermektedir. Bu sebeple sınır noktalarını daha kesin bir şekilde bulan örnek temelli bir algortima bulunan sınır noktalarını iyileştirmede kullanılmaktadır. Oluşturulan sistem 97 kişiden alınmış 1 'bir' 2 'iki' 3 'üç' 4 'dört' 5 'beş' 6 'altı' 7 'yedi' 8 'sekiz' 9 'dokuz' 'evet' 'hayır' kelimeleri için denenmiştir. Tüm sistemin bölüt bulma oranı %95, yanlış etiketleme oranı % 3 ve bölütleyememe oranı %2 olmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AUTOMATIC SEGMENTATION AND LABELING OF ISOLATED TURKISH WORDS Bayındır, Mustafa M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mübeccel Demirekler September 1997, 92 pages A hierarchical and sequential system for segmentation and labeling of a given isolated speech signal with the help of text of the spoken words is developed. The System takes speech signal and orthographic transcription of it as input and produces segment boundaries on samples and the corresponding segment labels of them as output. The System is developed for Turkish. During the processing, first, using orthographic transcription an information extraction is done. Then using this knowledge, end point and silence detection, voiced unvoiced detection and blind segmentation algorithms are applied to the signal in a hierarchical manner. These algorithms employ frame-based methods which include some undeterminicities. In order to find boundaries more accurately, a sample based algorithm is used as a refining step. The system developed in this thesis is tested for Turkish words 1 'bir' 2 'iki' 3 'üç' 4 'dört' 5 'beş' 6 'altı' 7 'yedi' 8 'sekiz' 9 'dokuz' 'evet' 'hayır' taken from 97 people. Overall segment detection rate is found as 95 % with a wrong labeling rate of 3 % and missing rate of 2 %.
Benzer Tezler
- Meme görüntülerindeki anormal yapıların bilgisayar destekli tespiti
Computer aided detection of the abnormalities on mammograms
VOLKAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ ÇAMURCU
YRD. DOÇ. DR. SERHAT ÖZEKES
- Implementation of three segmentation algorithms for CT images of torso
Gövde BT görüntüleri için üç bölütleme algoritması uygulaması
SİNAN ÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Sayısal patoloji görüntülerinin analizinde yenilikçi derin öğrenme yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of innovative deep learning approaches in the analysis of digital pathology images
YUSUF ÇELİK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Automatic segmentation of central sulcus on brain mr images
Beyin mr görüntüleri üzerinde otomatik central sulcus ayrıştırması
OĞUZ DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY