Geri Dön

Gaussian mixture models design and applications

Gauss karışım modellerinin tasarımı ve uygulamalar

  1. Tez No: 96213
  2. Yazar: KHALED BEN FATMA
  3. Danışmanlar: A. ENİS ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Gaussian Mixture Models, Parameter Estimation, Expectation- Maximization Algorithm, Gauss-Newton Algorithm, Matching Pursuit Algo rithm, Least Squares Error, Speaker Recognition. IV
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

ÖZET GAUSS KARIŞIM MODELLERİNİN TASARIMI VE UYGULAMALAR Khaled Ben Fatma Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Prof. Dr. A. Enis Çetin Ocak 2000 Gauss Karışım Modellerini (GMM) parametrelerinin kestirimi amacıyla iki yeni tasarım algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritmalar veri histogram! uy durma yoluna dayanmaktadır. Birinci yöntem, GMM parametre kestiriminde alışılagelmiş beklenti en büyükleme (EM) algoritması tabanlı kestirimlerden daha doğru sonuçlar sağlamak için Gauss-Newton eniyileme tekniğiyle en küçük kareler hata kestirimini (LSE) kullanmaktadır, ikinci yöntem, sözlük olarak ad landırılan, aşırı tamamlanmış Gauss modelleri kümesinden bir GMM'in her bir bileşenini en iyi eşleyen Gauss işlerlerini bulmak için kullanılan uyum izleme algoritmasına dayanmaktadır. Bu algoritma GMM parametre kestirimi için hızlı bir yöntem sunmaktadır. Önerilen yöntem geniş bir rasgele değişken kümesini modellemekte kul lanılabilir. GMM'lerin kullanım alanı olarak insan deri renk yoğunluğu mod- ellemesi ve konuşmacı tanıma problemleri seçilmiştir. Konuşmacı tanıma için yeni bir konuşma öznitelik parametre kümesi geliştirilmiştir. Öngörülenbu yeni küme, yaygın olarak kullanılan Mel-skala tabanlı kümeye kıyasla konuşmacı tanımaya daha uygundur. Anahtar Kelimeler. Gauss Karışım Modelleri, Parametre Kestirimi, Beklenti En Büyükleme Algoritması, Gauss-Newton Algoritması, Uyum İzleme Algorit ması, En Küçük Kareler Hatası, Konuşmacı Tanıma. vı

Özet (Çeviri)

ABSTRACT GAUSSIAN MIXTURE MODELS DESIGN AND APPLICATIONS Khaled Ben Fatma M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: A. Enis Çetin, Ph. D. January 2000 Two new design algorithms for estimating the parameters of Gaussian Mix ture Models (GMM) are developed. These algorithms are based on fitting a GMM on the histogram of the data. The first method uses Least Squares Error (LSE) estimation with Gauss-Newton optimization technique to provide more accurate GMM parameter estimates than the commonly used Expectation- Maximization (EM) algorithm based estimates. The second method employs the matching pursuit algorithm which is based on finding the Gaussian func tions that best match the individual components of a GMM from an over- complete set. This algorithm provides a fast method for obtaining GMM pa rameter estimates. The proposed methods can be used to model the distribution of a large set of arbitrary random variables. Application of GMMs in human skin color density modeling and speaker recognition is considered. For speaker recognition, a new set of speech feature parameters is developed. The suggested set is more mappropriate for speaker recognition applications than the widely used Mel-scale based one.

Benzer Tezler

  1. Gelecek nesil kablosuz haberleşme ağları için enerji hasatlama sistemleri

    Energy harvesting systems for next generation wireless communication networks

    DOĞAY ALTINEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. Reduced hardware complexity for viscosity measurements by optical knife-edge detection on micropillar-based microfluidic chips

    Mikrosütun tabanlı mikroakışkan çipler üzerindeki optik bıçak kenarı tespiti ile viskozite ölçümleri için azaltılmış donanım karmaşıklığı

    EZGİ ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

    DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU

  3. Video görüntülerinden trafik kazası riskini gerçek zamanlı belirleyen bir sistem tasarımı

    A system design for determining traffic accident risk from real-time video images

    UYGAR ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  4. Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları

    Low bit rate speech coding and applications

    TARIK AŞKIN