Pencereleme tekniklerinin konuşma tanıma sistemi için karşılaştırılması

dc.contributor.authorÇakır, Mert Yılmaz
dc.contributor.authorŞirin, Yahya
dc.date.accessioned2023-03-27T12:14:03Z
dc.date.available2023-03-27T12:14:03Z
dc.date.issued2018en_US
dc.departmentMühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesien_US
dc.descriptionPublished in: 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- Date of Conference: 02-05 May 2018 -- Publisher: IEEE -- INSPEC Accession Number: 17897155 -- DOI: 10.1109/SIU.2018.8404834 -- Conference Location: Izmir, Türkiyeen_US
dc.description.abstractAkıllı cihazları yönetme imkânısağlayan konuşma tanıma, konuşma sinyalinden gerekli bilgileri çıkartarak bu cihazların tahmin yeteneğinin gelişmesini amaçlamaktadır.Bu çalışmada geçmiş araştırmalarincelenerek konuşma tanıma için verimli tekniklerle yüksek kalitede bir konuşma tanıma sistemi önerilmiş, farklı deney setleriyle performans analizi yapılmıştır.Ayrıca özellik çıkarımından önce ön işleme aşamasında ses sinyalleri üzerinde farklı pencereleme tekniklerikarşılaştırılarak durum değerlendirilmesi yapılmıştır.Her bir pencereleme tekniği için aynı şartlarda ayrı ayrı deneyler yapılmış ve sonuçları tartışılarak hangi tekniğin verimli olduğu belirtilmiştir.en_US
dc.description.abstractSpeech recognition, which provides the ability to manage intelligent devices, aims to improve the prediction skill of these devices by extracting the necessary information from the speech signal. In this study, with examination of past researches, a speech recognition system with high quality for efficient speech recognition is suggested, and performance analysis was performed with different experimental sets. In addition, prior to the feature extraction, different windowing techniques were compared on the sound signals in the pre-processing stage to evaluate the situation. For each windowing technique, separate experiments were carried out under the same conditions and the results were discussed, then it was stated which technique was efficient.en_US
dc.identifier.citationCakir, M. Y., & Sirin, Y.. (2018). Comparison of windowing techniques for speech recognition system. https://doi.org/10.1109/siu.2018.8404834en_US
dc.identifier.doi10.1109/siu.2018.8404834
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/siu.2018.8404834
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12436/4576
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.institutionauthorÇakır, Mert Yılmaz
dc.institutionauthorŞirin, Yahya
dc.language.isotr
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.ispartof26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSes işlemeen_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subjectÖrüntü tanımaen_US
dc.subjectYüksek kalitede konuşma tanımaen_US
dc.subjectPencereleme tekniklerien_US
dc.subjectÖn işlemeen_US
dc.subjectÖzellik çıkarımıen_US
dc.subjectHamming Pencerelemeen_US
dc.subjectHanning Pencerelemeen_US
dc.subjectBlackman Pencerelemeen_US
dc.subjectDikdörtgen Pencerelemeen_US
dc.subjectSound processingen_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectPattern recognitionen_US
dc.subjectHigh quality speech recognitionen_US
dc.subjectWindowing techniquesen_US
dc.subjectpre-processingen_US
dc.subjectFeature extractionen_US
dc.subjectHamming Windowingen_US
dc.subjectHanning Windowingen_US
dc.subjectBlackman Windowingen_US
dc.subjectRectangular Windowingen_US
dc.titlePencereleme tekniklerinin konuşma tanıma sistemi için karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeComparison of Windowing Techniques for Speech Recognition Systemen_US
dc.typeConference Object
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Cakir-2018-Comparison-of-windowing-techniques-.pdf
Boyut:
491.47 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale dosyası / Article file

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: