Gizli markov modellerini kullanarak nefret söylemi tespiti
Hate speech detection using hidden markov models
- Tez No: 688202
- Danışmanlar: PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 37
Özet
Konuşma tanıma, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte araştırmalara konu olmuş ve çok farklı alanlarda kullanılır hale gelmiştir. Hayatımızın birçok alanında çeşitli etkileşimli konuşmaya dayalı uygulamalar mevcuttur. Konuşma tanıma sistemleri, yazmanın zorlaştığı durumlarda oldukça kullanışlıdır. Bu tez çalışmasında, kütüphaneler üzerinde izole kelime konuşma tanıma uygulamak için Gizli Markov modelinin uygulanması üzerine yapılan çalışmaları sunmaktadır. Ayrıca kelime tanıma sisteminde maksimum verim elde etmek için belirli bir kullanıcı için (kullanıcıya bağlı) kendi kendini seçen kelimeler kümesi kullanılarak sistemi geliştirmek ve eğitmek için Gizli Markov modelinin uygulanması üzerine yapılan çalışmaları sunmaktadır. Her bir kelime ile 15 varyasyon ile eğitim için kullanmak üzere toplam 105 kelime veren 15 farklı şekilde kaydedilen 7 alfabe örneği kullanılmıştır. Bu sistem gerçek dünyada sesli güvenlik sistemi kullanılarak sistem güvenliğinde ve özellikle çocuklar ve engelliler için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Speech recognition has been the subject of research with the advancement of technology and has become used in many different fields. There are various interactive speech-based applications in many areas of our lives. Speech recognition systems are very useful in situations where typing becomes difficult. In this thesis, we present the studies on the implementation of the Hidden Markov model to implement isolated word speech recognition on libraries. It also presents the studies on the implementation of the Hidden Markov model to develop and train the system using a set of self-selecting words for a given user (user dependent) to achieve maximum efficiency in the word recognition system. 7 alphabet samples recorded in 15 different ways were used, giving a total of 105 words to use for education, with 15 variations for each word. This system can be used in system security, especially for children and disabled people, by using a voice security system in the real world.
Benzer Tezler
- Automated test script generation based on hidden Markov models trained on user browsing behaviors
Kullanıcı gezinti davranışları ile eğitilmiş gizli Markov modellerine dayalı otomatik test betiği üretimi
İZZETTİN ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Turkish morphological disambiguation using multiple conditional random fields
Çoklu koşullu rassal alanlar kullanarak Türkçe biçimbilimsel belirsizlik giderme
RAZIEH EHSANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Speech driven upper body gesture analysis and synthesis
Konuşma ile sürülen üst beden hareketlerinin analizi ve sentezi
SERKAN ÖZKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL YEMEZ
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak etkin ayrık işaret dili tanıma sistemi geliştirme
Development of an efficient isolated sign language recognition system based on deep learning methods
ANIL OSMAN TUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER YALIM KELEŞ