Show simple item record

dc.contributor.advisorCerid, Ömer
dc.contributor.authorBingöl, Ahmet Semih
dc.date.accessioned2020-12-04T12:01:23Z
dc.date.available2020-12-04T12:01:23Z
dc.date.submitted1990
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/82171
dc.description.abstractvi KISA ÖZET Bu tezde gerçek zamanda çalışan bir bağlantılı sözcük ta nıma sisteminin donanımı ve yazılımı anlatılmıştır. DSP56001 sayısal sinyal işleyici yongası üzerine kurulu olan sistem gerçekleştirilmiş ve (1-999,999,999) arası Türkçe doğal sayı lar üzerinde denenmiştir. 21 sözcükten oluşan bir dağarcığa sahip olan sistemde tanıma için dinamik zaman bükme algoritması kullanılmıştır. Şablonlar arasındaki geçiş kuralları, geçiş daha rahat olacak biçimde değiştirilmiş ve bu değişikliklerin başarımı iyileş tirdiği gözlenmiştir. Türkçe doğal sayıların sözdizimi yazıl mış ve değişik bir yolla tanıma algoritmasının içine yerleşti rilmiştir. Sistem konuşmacı bağımlı olarak denenmiş ve başarımı ye terli bulunmuştur. Tanımadaki başarımı arttırmak ve sistemi konuşmacıdan bağımsız hale getirmek için neler yapılması ge rektiği tartışılmış, ayrıca tek bir sayısal sinyal işleyici yongasının işlem kapasitesini aşan sayıda sözcüğün tanınabil- mesi için birden fazla işleyiciden oluşan bir sistem mimarisi önerilmiştir. Sistemin yazılımı ve bunun nasıl kullanılacağına dair kısa bir rehber arka kapağın içindeki diskette bulunabilir.
dc.description.abstractABSTRACT In this thesis the hardware and software structure of a real-time connected-word recognition system has been described. The system is based on the DSP56001 Digital Signal Processor chip and has been implemented and evaluated in the speaker-dependent mode for recognition of Turkish natural numbers in the range (1-999,999,999). The system has a 21 word vocabulary and employs a variant of the Dynamic Time Warping algorithm for recognition. The inter-template transition rules have been modified so as to relax them and it has been observed that these modifications improve recognition performance. A task syntax has been formulated for Turkish natural numbers and has been incorporated into the recognition process in a novel manner. The system has been evaluated in the speaker dependent mode and has exhibited reasonable performance. Remarks on how to improve recognition performance and how to make the system speaker independent have been given. A multiprocessor architecture has been proposed for recognition of words from large vocabularies which exceed the computational capability of a single digital signal processor chip. The system software and a brief guide on how to use it have been supplied in the diskette inside the back cover.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleReal-time connected recognition of Turkish natural numbers
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.subject.ytmTurkish
dc.subject.ytmWord recognition
dc.identifier.yokid15665
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid15665
dc.description.pages180
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess