A continuous speech recognition system for Turkish language based on triphone model

Abstract

Konuşma tanıma tabanlı uygulamaların popülaritesi her geçen gün daha da artmaktadır. Bu uygulamalara dikte sistemlerini ve komut arayüzlü sistemleri örnek olarak verebiliriz. Bir ürüne konuşma tanımayı entegre etmek kullanıcıya benzersiz bir kullanım kolaylığı ve etkileşim imkanı sunar. Bizimde buradaki asıl amacımız Türkçe için nispeten hassas çeviri imkanı sunacak geniş kelime dağarcıklı bir sistem tasarlamaktı. Türkçe, sondan eklemeli morfolojisiyle genel olarak Hint-Avrupa dillerinden (İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca vs.) farklıdır. Bu yapısı sözcük dağarcığında büyük bir artışa neden olmakta ve sonuç olarak Türkçe için kelime tabanlı sürekli konuşma tanıma sistemlerinin yapılabilirliği pek mümkün olmamaktadır. Bu gerçeğide göz önüne alarak, bu tezde, akustik modeller, beş durumlu Saklı Markov Modelleri olarak modellenmiş üçlü-sesler temel alınarak oluşturulmuşlardır. Özellik vektörü çıkarımı için Mel Kepstral Katsayılar yaklaşımı tercih edilmiş, eğitim ise Baum-Welch yeniden tahmin algoritmasını kullanan `gömülü eğitim` yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Tanıma işlemi bir arama ağı üzerinde işleyen Viterbi Token Passing algoritması kullanılarak gerçeklenmiştir. Bu arama ağı aslında model durumlarının geçişlerler birbirine bağlanmış hali olarak görülebilir. Aynı zamanda daha doğru bir tanıma yapabilmek için ikili dil modellemesi de uygulanmıştır. SMM?i, ?gömülü eğitim? kullanılarak eğitilmiş; tanıma kısmında ise ?Andaç geçirmeli Viterbi algoritması? kullanılmıştır.Konuşmanın analizi ve işlenmesinde MATLAB; modellerin eğitimde ve tanımanın gerçekleştirilmesinde ise Hidden Markov Toolkit (HTK)?den faydalanılmıştır. Eğitim ve testlerde iki ayrı ses veritabanı kullanılmıştır. Genel amaçlı hazırlanmış olan TURTEL veritabanı kullanıcı bağımsız testlerde, daha özel amaçlı oluşturulan hava durumu tahmin raporları veritabanı ise kullanıcı bağımlı sistem testlerinde kullanılmıştır. Konuşmacı bagımsız sistem tanıma testlerinde kelime doğruluk yüzdesi 59-63 olarak hesaplandı. Sistem performansını arttırmak için en uygun karar ağacı budama eşiği seçildi ve bunun sisteme dil modeli ile uygulanmasının ardından yüzde 30-33 arası artış sağlanarak doğruluk yüzdesinde 92-93 arasi değerler elde edildi. Kullanıcı bağımlı olan tek kişilik veritabanında yapılan testlerde doğruluk oranı yüzde 89-93 civarında iken, en uygun karar ağacının ve dil modelinin kullanılmasının doğruluk oranını yüzde 95-97'lere yükselttiği gözlemlendi.Anahtar Kelimeler : Sürekli Konuşma Tanıma, Dil Modeli, Üçlü Ses, Saklı Markov Modeli, İkili Dil Modeli

The field of speech recognition has been growing in popularity for various applications. Such recognition embedded applications include automated dictation systems and command interfaces. Embedding recognition to a product allows a unique level of hands-free usage and user interaction. Our main goal was to develop a system that can perform a relatively accurate transcription of speech and in particular, a Continuous Speech Recognition based on Triphone model for Turkish Language. Turkish is generally different from Indo-European languages (English, Spanish, French, German etc.) by its agglutinative and suffixing morphology. Therefore vocabulary growth rate is very high and as a consequence, constructing a continuous speech recognition system for Turkish based on whole words is not feasible. By considering this fact in this thesis, acoustic models which are based on triphones, are modelled as five state Hidden Markov Models. Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) approach was preferred as the feature vector extraction method and training is done using embedding training that uses Baum-Welch re-estimation. Recognition is implemented on a search network which can be ultimately seen as HMM states connected by transitions and Viterbi Token Passing algorithm runs on this network to find the mostly likely state sequence according to the utterance. Also to make a more accurate recognition bigram language model is constructed. MATLAB is used in processing speech and The Hidden Markov Model Tool Kit (HTK) is used to train models and perform recognition.The performance of this thesis has been evaluated using two different databases, one of them is more commonly formed TURTEL speech database that is used for speaker independent system tests and the other one is particularly formed weather forecast reports database that is used for speaker dependent system tests. In recognition experiments, word accuracy of speaker independent system has been measured as 59-63 percent. After finding optimum value for decision tree pruning factor by try outs, system tests have been repeated again by using the language model and the optimum pruning factor. These adjustments improved the performance by 30-33 percent and word accuracy has reached to 92-93 percent for all tests. While the word accuracy of the speaker dependent system tests on the single person database is between 89-93 percent, usage of the language model and the optimum decision tree pruning factor has resulted with an increase in the performance and the word accuracy has reached to 95-97 percent.Keywords: Continuous Speech Recognition, Triphone, Hidden Markov Model, Language Modelling, Bigram language model