Yapay sinir ağları ile Türkçe konuşma tanımı
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
IV ÖZET Makinaların konuşmayı tanıması ve buna tepki verebilmesi, insanların uzun yıllardır ulaşmaya çalıştıkları büyük bir hedeftir. Bu hedef, ancak yüksek hızlı sayısal bilgisayarların ve bunlara bağlı kaliteli veri toplama arabirimlerinin yapımından sonra bir hayal olmaktan çıkıp gerçeğe dönüşmeye başlamıştır. Diğer yandan günümüzün, komutları seri olarak icra eden sayısal bilgisayarlara alternatif olarak, insan beyin ve sinir sisterninin çalışma ilkelerini temel alan yapay sinir ağları konusu da gün geçtikçe popülerliğini arttırmaktadır. Aslında ilk ortaya atilması açısından çok da yeni sayılamayacak olan bu konu, ancak hızlı bilgisayarların yapılmasından sonra uygulama alanları bulabilmiştir. Yapay sinir ağlan üzerinde yeni kuramların üretilmesi için de yine birkaç yıl öncesine kadar beklenmesi gerekmiştir. Bu tez çalışmasında, bu iki konu arasında bir tür köprü oluşturularak, yapay sinir ağlarıyla Türkçe ayrık sözcüklerin tanınması konusu araştınlmıştır. Araştırma, bu olayın doğasını inceleyerek başlamıştır. Sonra, doğal yapıya benzerlikler kurularak matematiksel modellemeye girilmiş ve yapay sinir ağlarından çok-katmanh perseptron yöntemi tamtılmıştır. Daha sonra, bir konuşma tanıma modeli, bilgisayar yazılımı olarak oluşturulmuş ve model parametrelerinde yapılan değişikliklerin sistemin başarısını ne yönde etkilediği deneylerle bulunmuştur. Bu bilgiler ışığında hangi parametrelerin nasıl kullamlması gerektiği konusunda öneriler getirilmiştir. Anahtar sözcükler: Konuşma tanıma, yapay sinir ağlan ABSTRACT Recognition and understanding of speech by machines has always been a great objective in the mankind's dreams for many years. Lately, this objective began to turn out to be a reality with the invention of high-speed computers and high- quality data acquisition interfaces. On the other hand, artificial neural networks, which try to simulate the human nervous system, have been getting more and more popular as an alternative approach to the contemporary digital computers that execute commands in a serial manner. Even though the neural network approach was firstly proposed a few decades ago, it had to wait for new theories and applications until the high-performance digital computers became available. As a kind of bridge between these two concepts, this master's thesis has been realized; namely, the recognition of isolated Turkish words using artificial neural networks. The research started with the investigation of the nature of the subject. Later, mspiring from this nature, the mathematical modeling has been performed and the multilayer perceptron method has been introduced. Next, a speech recognition model was established as a computer software. Then, using this software, the way how the parameter variations on the system affect the overall performance, was experimentally investigated. Finally, based on the results gathered and the present theory, the most convenient system parameters for the best performance were obtained; and concluded with comments about some possible extensions to the system that could be made in the future. Keywords: Speech recognition, Artificial neural networks
Collections