Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.advisorŞirin, Yahya
dc.contributor.authorÇakır, Mert Yılmaz
dc.date.accessioned2019-07-01T13:14:20Z
dc.date.available2019-07-01T13:14:20Z
dc.date.issued2017en_US
dc.date.submitted2017
dc.identifier.citationÇakır, M. Y. (2017). Gerçek zamanlı yüksek kalitede ses tanıma. (Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12436/554
dc.description.abstractGelişen teknolojiyle birlikte insan-bilgisayar etkileşiminde birçok arayüz (etkileşim kurma şekilleri) oluşmuştur. Bu arayüzlerden biri de konuşma tanımadır. Konuşma tanıma, insan sesini aracılar olmadan bilgisayar tarafından okunabilecek bir forma çevirir. Böylelikle konuşma ile cihazları yönetme imkânı sağlanır. Sağladığı kolaylıkların kullanılma şekillerine göre değiştiği konuşma tanıma teknolojisi birçok uygulama alanına sahiptir. Bu alanlardan birisi olan konuşmanın yazıya çevrilmesi işlemi, geçmişten günümüze birçok çalışmaya konu olmuştur. Geleneksel çalışmalarda, belirli kişilerin konuşmalarının yazıya çevrilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçlı uygulamalar konuşmacı bağımlı sistemlerdir. Fakat konuşmacı bağımlı sistemler, farklı konuşmaları, sisteme tanımlamadan başarılı olamamaktadır. Günümüzde ise akıllı cihazlar başta olmak üzere geliştirilen çoğu sistemler konuşmacı bağımsız olarak tasarlanmaktadır. Bu tezde dil ve konuşmacı bağımsız olarak konuşmaların, söz dizileriyle etiketlenerek gelişmesini hedefleyen sistem önerimi yapılmıştır. Etiketlenen konuşmalar ile bu alandaki araştırmalar için yenilikçi bir bakış açısı sayılabilecek dil bağımsız olarak gelişen metin kütüphanesi (corpus) tabanlı konuşma tanıma sistemi önerilmiştir. İlgilendiği konular kapsamında bu tez, sinyal işleme ve örüntü tanıma gibi farklı bilgisayar bilimlerinin kesişiminde yer almaktadır. Önerilen çalışmada nihai hedef, insanların akıllı cihazlarla etkili iletişim kurmaları için verimli teknikler ile başarısı yüksek gerçek zamanlı bir konuşma tanıma sistemi sunmaktır. Ayrıca bu tez kapsamında, konuşma tanıma alanında kullanılan teknikler karşılaştırılarak önerilen sistemin deneysel çalışması ve değerlendirilmesi yapılmıştır.en_US
dc.description.abstractAlong with evolving technology, many interfaces (forms of interaction) have occurred in human-computer interaction. One of these interfaces is speech recognition. Speech recognition translates human voice into a form that can be read by the computer without intermediaries. This way, one has the possibility to manage the devices by speaking. The speech recognition technology, which has many application areas, provides facilities that are differentiated according to the ways of use. The process of translating one's speech into one of these areas has been subject to many daily work from past to present. In traditional studies, it was aimed to translate the speeches of certain people into the text. Applications for this purpose are speaker dependent systems. However, speaker-dependent systems are not able to work out, without identifying different speeches to the system first. Nowadays, most of the systems developed, especially smart devices, are designed as speaker independent. In this thesis, a system proposal was made aiming to develop their speech independently from both the speaker and the language by labeling them with their syntax. The tagged speech has been proposed as a corpus-based speech recognition system, which can be considered as an innovative viewpoint for researches in this area. This thesis within the scope of the subjects it is concerned, is in the intersection of different computer sciences such as signal processing and pattern recognition. The ultimate goal in the proposed study is to provide a high level of real-time speech recognition system with efficient techniques for effective communication between humans and smart devices. In addition, in the scope of writing of this thesis, an experimental system is studied and evaluated by comparing the techniques which are used in the field of speech recognition.en_US
dc.description.tableofcontentsKonuşma Tanıma Türleri -- Önceki Çalışmalar ve Uygulama Alanları -- Konuşmacıya Göre Konuşma Tanıma -- Temel Alınan Ses Birimine Göre Konuşma Tanıma -- Sesin Sürekliliğine Göre Konuşma Tanıma -- Metne Göre Konuşma Tanımaen_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKonuşmayı Yazıya Çevirmeen_US
dc.subjectKonuşmacı Bağımsız Konuşma Tanımaen_US
dc.subjectDil Bağımsız Konuşma Tanımaen_US
dc.subjectVerimli Konuşma Tanımaen_US
dc.subjectKonuşma Metin Kütüphanesini Geliştirmeen_US
dc.subjectSayısal Sinyal İşlemeen_US
dc.subjectKonuşma Tanıma İçin İstatistiksel Tabanlı Modelleren_US
dc.subjectÇok Seviyeli Örüntü Tanımaen_US
dc.subjectSpeech To Texten_US
dc.subjectSpeaker İndependent Speech Recognitionen_US
dc.subjectLanguage İndependent Speech Recognitionen_US
dc.subjectEfficient Speech Recognitionen_US
dc.subjectSpeech Corpus Developmenten_US
dc.subjectDigital Signal Processingen_US
dc.subjectStatistical Based Models For Speech Recognitionen_US
dc.subjectMultilevel Pattern Recognitionen_US
dc.titleGerçek zamanlı yüksek kalitede ses tanımaen_US
dc.title.alternativeReal time high quality voice recognitionen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.institutionauthorÇakır, Mert Yılmaz


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record