Bilgisayar yardımıyla ayrık sözcük tanıma sistem algoritmalarının incelenmesi

Abstract

II ÖZET Yüksek Lisans Tezi BİLGİ SAVAR YARD I MI VL A AYRIK SÖZCÜK TANIMA SİSTEM ALGORİTMALARININ İNCELENMESİ Z. Hakan AKPOLAT Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anobilim Dalı 1992, Sayfa: 69 Bu çalışmada, bilgisayar yardımıyla ayrık sözcük tanıma sistem algoritmaları, genel olarak incelendikten sonra, konuşma örneklerinin doğrusal öngörümüne dayalı, konuşmacıya bağımlı bir ayrık sözcük tanıma sistemi gerçekleştirilmiştir. Sistem için, `bir` ile `beş` arası rakamlar deneme sözcüğü olarak alınmıştır. Sekiz kutupluk çözümleme ile elde edilmiş D.Ö.K. (Doğrusal Öngörü Kodlaması) katsayılarının özilişki katsayıları, her sözcüğe (rakama) beş referans kalıbı gelecek şekilde sabit diskte tutulmaktadır. Test sözcüğüne karşılık gelen normalize edilmiş özilişki katsayıları, referans sözcük kalıplarının her biriyle, bir dinamik zaman bükme yöntemiIll yardımı ile karşılaştırılır. Test sözcüğü ve referans kalıplar arasındaki mesafelerin en küçüğü belirlenir. Belirlenen bu mesafeye göre (En yakın komşu kuralı) test sözcüğü (Bilinmeyen Sözcük) tanınır. Farklı zamanlarda çeşitli ölçümler yapılmıştır. Testler sonucunda 170 ile $80 arasında tanıma oranları elde edilmiştir.

IV SUMMARV MS. Thesis EXAMINATION OF THE ISOLATED WORD RECOGNITION SYSTEM ALGORITHMS CONSTRUCTED BY COMPUTER Z. Hakan AKPQLAT University of Fırat Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 1992, Page: 69 In this study, after the general examination of the isolated word recognition system algorithms constructed by computer, a speaker dependent isolated word recognition system which is based on the use of linear prediction of speech samples was implemented. The system v/as tested for the Turkish digits from one to five as sample words. For each word, five reference templates are stored as the autocorrelation coefficients of the linear predictive coding (LPC) coefficients of a 8-pole analysis. The test word represented by the normalized autocorrelation coefficients is compared to each of the word reference templates using a dynamic time warping (DTW) alignment procedure. The minimum of the distances between the test and the reference templates is specified. According to the mini mum distanceV (Nearest neighbor decision rule), the test word (Unknown word) is recognized. Some measurements have been obtained in different times. Test results yielded recognition rates from 70$ to 801 for the constructed system.