Comparison of RNN-CTC, LSTM-CTC and GRU-CTC models and parameters on a new Turkish audiobook dataset
Yeni bir Türkçe sesli kitap veri seti üzerinde RNN-CTC, LSTM-CTC ve GRU-CTC modellerinin ve parametrelerinin karşılaştırılması
- Tez No: 742775
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEKERİYA TÜFEKCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sesli kitap, Uzun kısa süreli bellek, Veri setleri, Yapay sinir ağları, Audio book, Long- short term memory, Data sets, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsan iletişiminde konuşma çok önemlidir. Konuşma tanıma sistemleri, sesleri ve metinleri dönüştürmek için çalışır. Konuşma tanıma sistemlerini kullanan cihazlar günlük hayatı kolaylaştırmaktadır. Türkçe konuşma tanıma sistemleri ile ilgili çok sayıda çalışma olmasına rağmen veri setlerinin eksikliği aşikardır. Bu tezde özgün Türkçe Sesli Kitap Veri Kümesi geliştirilmiş ve sinir ağı modelleri incelenmiştir. Sesli kitap kayıtlarından elde edilen özgün bir veri seti hazırlanmıştır. Elde edilen veri seti üzerinde Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Yinelemeli Sinir Ağı (YSA), Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB), Geçitli Tekrarlayan Birimler (GTB), Bağlantıcı Zaman Sınıflandırma (BZS) modelleri incelenmiş ve karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Speech is very important in human communication. Speech recognition systems work to convert sounds and text. Devices that use speech recognition systems make daily life easier. Although there are many studies on Turkish speech recognition systems, the lack of data sets is obvious. In this thesis, the original Turkish Audiobook Dataset was developed and neural network models were examined. An original data set obtained from audiobook recordings was prepared. Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU), Connectionist Temporal Classification (CTC) models were examined and compared on the obtained data set.
Benzer Tezler
- Senkronize kaotik devrelerle haberleşme
Chaotic communication using by synchronized chaotic circuits
MÜŞTAK YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Comparison of machine learning algorithms for blood glucose prediction on aida simulator
Aida simülatörü üzerinde kan şekeri tahmini için makine öğrenmesi algoritmalarının kıyaslanması
DOĞUGÜN ÖZKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstatistikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT GÜVENİŞ
- Comparison of geostatistics and artificial neural networks in reservoir property estimation
Rezervuar parametre kestiriminde jeoistatistik ve yapay sinir ağları?nın karşılaştırılması
SADUN ARZUMAN
Doktora
İngilizce
2009
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURKAN KARAHANOĞLU
- Görüntü altyazılama probleminde farklı mimarilerin karşılaştırılması ve performanslarının değerlendirilmesi
Comparison of different architectures in image caption generation and evaluation of their performances
DİDEM DAMKA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU
- Türkçe metinlerde farklı temsil modelleri ve öğrenme yöntemleri ile duygu analizi karşılaştırması
Comparison of sentiment analysis with different representation models and learning methods in Turkish texts
KADRİYE MARANGOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ