Geri Dön

Bir Türkçe sesli ifade tanıma sisteminin kural tabanlı tasarımı ve gerçekleştirimi

Rule based design and implementation of a speech recognition system for Turkish language

  1. Tez No: 84230
  2. Yazar: ERHAN MENGÜŞOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HARUN ARTUNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Türkçe sesli ifade tanıma, Fonem tabanlı sesli ifade tanıma, Sesli ifade tanıma, Sesli ifade kural tabanı, Sesli ifade özellik vektörü, Sesli ifade referans şablonu, Turkish speech recognition, Phoneme based speech recognition, Speech recognition, Speech rule base, Speech feature vector, Speech codebook
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Ill ÖZET Sesli ifade tanıma insan-bilgisayar arası iletişim için önemli yararlar sağlamaktadır. Sesli ifade verilerinin elde edilmesi çok kolaydır. Klavye veya diğer veri giriş yöntemlerini kullanmak için olduğu gibi özel bir yetenek gerektirmez. Sesli ifade kullanarak metinlerin elektronik ortama yazı olarak aktarılması, el yazısından ve en hızlı klavye kullanan birinin yazmasıyla klavye girişinden oldukça hızlı olabilmektedir. Kullanıcıya hareket serbestliği ve ellerini kullanabilme olanağı sağlamaktadır. Bir mikrofon ya da telefon veri giriş aracı olarak kullanılabilmektedir. Bu nedenle veri girişi ekonomik olmakta ve uzak mesafelerden telefon aracılığıyla veri girişi mümkün olmaktadır. Sesli ifade tanıma süreci, sayısallaştırma, özellik vektörü çıkarma, referans şablonu oluşturma, sınıflandırma ve kural tabanından faydalanarak metne dönüştürme olarak belirlenmiştir. Bu çalışmada, farklı özellik vektörü çıkarma yöntemleri incelenmiş ve bu yöntemlerin Türkçe sesli ifadeler için sınıflandırma başarımları sınanmıştır. Sınıflandırma başarımını artırmak için birden fazla referans şablonunun koşut olarak kullanılmasına gidilmiş ve bunun sonuçlarda iyileşme sağladığı gözlenmiştir. Türkçenin dilsel yapısı incelenmiş ve kimi kurallar çıkarılmıştır. Çıkarılan kurallar sınıflandırma sonrası elde edilen etiket dizisi üzerinde uygulanmış ve başarımın artırılması açısından etkileri ölçülmüştür. Bir kural tabanı awk tabanlı bir deneysel uzman sistem altyapısı kullanılarak oluşturulmaya ve geliştirilmeye çalışılmıştır. Sonuçta, sesli ifade tanımada deneysel çalışmanın önemi gözönüne alınarak kural tanımlarının uygulanabileceği bir deneysel uygulama ve deney platformu hazırlanmıştır.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT Speech recognition is very useful for human-computer interaction. In order to interact with computers, using speech is obviously much more easy than using keyboard. It is very easy to obtain speech data. It does not require a special ability, like typing or using other data entrance programs. Data entrance by speech recognition is faster than hand-writing and typing. It is possible for user to enter data when moving or doing something that need hands. It is possible to use a microphone or a phone as a data entrance tool. Thus, data entrance is more economic and distance free. Speech recognition procedure used in this work is, analog-digital conversion, feature vector extraction, codebook generation, classification and converting to text using a rule base. This work involves some tests and experiments about speech recognition. Different feature vector extraction methods have been tested for classifying of Turkish speech data. In order to increase the classification accuracy, two codebooks used in paralel and the improvement in accuracy has been tested. To increase the accuracy some rules has been defined from the structure of Turkish language. It has seen that using those rules has improved the accuracy of speech recognition system. The rules extracted here, tested on label array obtained after classification of feature vectors. The results have been tested for enhancement of accuracy. An awk based experimental expert system base aimed to be designed and implemented. Since experimental works are very important in speech recognition, an experimental base has been implemented to apply the rule base.

Benzer Tezler

  1. Türkçe sesli ifade tanımada ses birim ve heceye dayalı çözümleme ve iyileştirmenin yapıldığı bir uzman sistemin tasarım ve gerçekleştirimi

    Design and implementation of an expert system for analysis and optimization of Turkish speech recognition based on phoneme and syllable

    SONER ERKAN YASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HARUN ARTUNER

  2. Televizyon programcılığında izlence çizelgelerini oluşturma sanatı

    The Art of creating charts for TV programs

    KUDRET AKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Radyo-Televizyonİstanbul Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDİBE SÖZEN

  3. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

  4. Milletlerarası Tahkim Kanunu uyarınca iptal davası

    Action to set aside the arbitral award according to the International Arbitration Act

    ŞULE GÜLTEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    HukukDokuz Eylül Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR CAN GÖKSOY

  5. Memurlar hakkında yapılan ceza muhakemesinde özel soruşturma kuralları

    Special prosecution rules about the criminal judgement of the government officers

    BURCU DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    HukukDokuz Eylül Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BAHRİ ÖZTÜRK