Grafik programlama kullanarak kepstrum analizi ve yapay sinir ağı ile konuşmacı tanıma
Speaker identification with cepstrum analysis and artificial neural network using graphical programming
- Tez No: 85071
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİT PASTACI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Metinden bağımsız konuşmacı tanıma, SOM, grafik programlama, yarım perde seslendirmesi, glotal uyarım, temel peryod çıkarma, kepstrum analizi XII, Kepstrum analizi, Konuşma tanıma, Yapay sinir ağları, Text-independent speaker identification, SOM, graphical programming, pitch halving, glottal excitation, pitch extraction, cepstrum analysis Xlll, Graphic programming, Cepstrum analysis, Speech recognition, Artificial neural networks
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Veri sınıflama amacıyla Kendi Kendini Düzenleyen bir tek Harita (SOM) yaygın bir şekilde denetleyicin bir eğitim ile birlikte kullanılır. Konuşmacı tanıma için bu çalışmada denetleyicin bir eğitim olmadan %98 doğrulukla ayrık SOM'Iar kullanılmıştır. Metinden bağımsız konuşmacı tanımayı gerçekleştirmek için hem eğitimde hem de tanımada ayrık SOM'Iar kullanıldı. TIMIT konuşma veri tabanından farklı yaş, eğitim ve lehçe gruplarına mensup oniki konuşmacı seçildi. İlk eğitimden sonra denetleyicin bir eğitim kullanılmadı. Ünlü seslerden elde edilen temel peryod T0 ve iki ila yirminci kepstrum katsayıları öznitelik vektörü olarak seçildi. 10 ms aralıklarla üst üste binmiş 32 ms uzunluktaki konuşma çerçevelerinden kepstrum katsayıları elde edildi. Konuşmacı tanımada en iyi glotal uyanm katkısını belirlemek için, deneyler sırasında kepstrum katsayılarına dokunmadan temel peryod skala faktörü değiştirildi. Kadın konuşmacılarda çok miktarda yarım peryod seslendirmesi ile karşılaşıldı. Yanm peryod seslendirmesinden kaynaklanan hatah T» değerlerinden sakınmak için iki geçişli bir öznitelik çıkarma yöntemi tasarlandı. Birinci geçiş sırasında yeni bir diferansiyel temel peryod çıkarıcısı normal perde ile birlikte görülen yarım perde etkisini ortadan kaldırdı. İkinci geçişte fizyolojik olarak olanaksız görülen veri, istatistik yöntemle ayıklandı. En iyi tanıma için glotal uyarım katkısı 0.0287e olarak bulundu. Bu uyarımla %98.3 tanıma skoru elde edildi. Öznitelik çıkarma ve konuşmacı tanıma LabView grafik dili kullanılarak gerçekleştirildi. GUI ortamında yapılan Arge sırasında Lab VIE W nun yazılı programlamadan daha efektif ve değerli bir araç olduğu görüldü.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A single Self-Organizing Map (SOM) is commonly followed by supervised training for data classification purposes. In this work individual SOM's were utilized without supervised training with 98% accuracy for text-independent speaker identification. Individual SOM's were trained and used to identify speakers independently of the speech being uttered. To realize text-independent speaker identification, twelve speakers belonging to different age, education and dialect groups were selected from TIMIT speech database. No supervised training was used after initial SOM training. Scaled fundamental period T0 and second through twentieth cepstral coefficients obtained from voiced speech were selected as the feature vector. Cepstrum coefficients were obtained from 32 ms speech frames overlapping every 10 ms. Keeping cepstral coefficients intact, fundamental period scale was varied throughout the experiments to determine the best contribution of glottal excitation to speaker identification. Female speech was observed to manifest a lot of pitch halving. To avoid erroneous J0 values due to pitch halving, a two-pass feature extraction scheme was devised. During the first-pass a novel differential pitch extractor eliminated the effects of half-pitch sounds occuring with normal-pitch sounds. The second-pass statistically eliminated outliers that are physiologically implausible. Glottal contribution for best identification was found to be 0.02870 for which an identification score of 98.3% was attained. Feature extraction and speaker identification were implemented using LabVTEW graphical language. During research and development on graphical user interface platforms, LabVIEW proved more efficient and valuable than text-based programming.
Benzer Tezler
- Application of biometrics to secure access using word recognition by neural networks
Yapay sinir ağlarıyla kelime tanıma kullanılarak güvenli erişimde biyometri uygulaması
MUHİTTİN İZGİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFatih ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN ÖZHAN
- Interactive object extraction using probabilistic graphical models
Olasılıksal grafik modeller kullanarak etkileşimli nesne çıkarma
ALİ VOLKAN ATLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. İLKER BAYRAM
- Development of an interactive visual planar mechanism synthesis and analysis program by using delphi object oriented programming environment
Delphi nesne yönelimli programlama ortamı kullanılarak etkileşimli, grafik kullanıcı arayüzlü dört uzuvlu düzlemsel mekanizma sentez ve analiz programının geliştirilmesi
AHMET SERDAR SEZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERES SÖYLEMEZ
- Grafik işlemci birimi üzerinde genel amaçlı hesaplama yöntemi ile görüntülerin gerçek zamanlı ortorektifikasyonu
Real time orthorectification of images by general purpose computation on graphical processing units method
HAKAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SITKI KÜLÜR
- Dıstrıbuted opencl - opencl platformunun ağ ölçeğinde dağıtılması
Distributed opencl - distributing opencl platform on network scale
BARIŞ ESKİKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. D. TURGAY ALTILAR