Geri Dön

Auxilary recognition methods for HMM modelling under insufficient training data

Eğitim verilerinin yetersizliği durumunda saklı Markov modellemeye dayanan yardımcı tanıma yöntemleri

  1. Tez No: 93381
  2. Yazar: GÖKÇEN MALCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZAFER ÜNVER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kişiye bağımlı, yalıtılmış kelime tanıma, SMM, altband kepstral, yetersiz eğitim datası, öznitelik azaltımı, durum dağılımı, Speaker dependent, isolated word recognition, HMM, subband cepstral, insufficient training data, feature elimination, state distribution
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tezdeki çalışma, kişiye bağımlı Saklı Markov Model (SMM)'i kullanan yalıtılmış kelime tanıma işlevinin genel taslağı içinde ele alınabilir. Kullanılan SMM yapısı soldan sağa devinimli ve beş durumludur. Sesteki herbir çerçeve altband kepstral katsayılardan oluşan bir öznitelik vektörüyle eşlenir. Özel olarak ilgilenilen nokta ise, güvenilir model değişkenlerini elde etmek için kullanılan eğitim verisinin yetersiz olması durumunda tanıma başarısının artırılmasıdır. Bu amaca ulaşma doğrultusunda, SMM bulgularına eklenecek yardımcı tanıma metodları üzerinde durulmuştur. Yardıma metodlar olarak; öznitelik azaltımı, varyans düzenlemesi, durum süresinin olasılık olarak katkısı, durumdağılım örüntüsünün karma SMM-DZS (Dinamik Zaman Katlanması) ile birleşimi ve durum olasılıklarının katkısının genetik algoritma ile ağırlıklandırılması kullanılmıştır. Ö2nitelik azaltımında, kelimelerinin ayrımında önemsiz görülen öznitelikler kaldırılır. Varyans düzenlenmesinde, yetersiz eğitim datası sonucu oluşan çok küçük varyans değerlerinin sisteme olumsuz etkisini gidermek için geneişletilirler. Durum zaman olasılığının katılmasında, her bir duruma ait durum zamanları bir olaslılık dağılım foknsiyonu ile modellenir. Bir sonraki metodda, durum dağılım örgüsü bir başka tanıma yöntemi olan Dinamik Zaman Sarımı (DZS) ile birleştirilir. En son ele alınan metodda, bazı durumları göreceli olarak önemlendirmek için, her bir durumun olasılığa katkısının genetik algoritmayla bulunan bir takım katsayılarla ağırkklandırlmasi kullanıldı.

Özet (Çeviri)

The study in this diesis can be considered -within the general framework of speaker dependent isolated word recognition using Hidden Markov Model (HMM). The HMM structure used is left-to-right and has five states. Each frame in the speech is represented by a feature vector of subband cepstral coefficients. The specific matter of concern is to improve the recognition performance when the training data is insufficient for obtaining reliable model parameters. Some auxiliary methods to be used in conjunction with HMM evaluations are proposed to achieve this purpose. As auxiliary methods; feature elimination, variance modification, incorporation of state duration in probability, state distribution pattern with hybrid HMM-DTW (Dynamic Time Warping) and weighting the state probability contribution by genetic algorithm are used. In feature elimination, those features that are identified as unimportant in discriminating different words are eliminated. In variance modification, very small covariance values which are caused by insufficient training data are enlarged to prevent its destructive effect on the recognition performance. In incorporating state duration probability, state duration associated with each state is modelled as a probability density function. In the next method, state distribution pattern is combined with Dynamic Time "Warping (DTW), another recognition procedure. As the last method, probability contribution of each state is multiplied by a set of optimal coefficients to give relative importance to some states.

Benzer Tezler

  1. Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi

    Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector

    ALİ İHSAN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU

  2. Traffic sign recognition for unmanned vehicle control

    İnsansız araç kontrolu için trafik işareti tanıma

    MEHMET BÜLENT HAVUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

    DOÇ.DR. MEHMET METE BULUT

  3. Hierarchical representations for visual object tracking by detection

    Tespit ile görsel nesne takibi için sıradüzensel betimlemeler

    BERİL BEŞBINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  4. İşitme engelli bireylerin eğitimi için sesi titreşime dönüştüren sistem tasarımı ve uygulaması

    Design and implementation of voice to vibration transformation system for education of hearing impaired indivuals

    UMUT ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RESUL KARA

  5. Sıfır atış öğrenme ve ontolojiyi kullanarak hastalık tanımada yeni bir yaklaşım

    A new approach to disease recognition using zero-shot learning and ontology

    ÖMÜRHAN AVNİ SOYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL