AKILLI YÖNTEMLER İLE KONUŞMACI TANIMA

Abstract

Bu çalışmada YOHO veri tabanından alınan cümleler üzerinde Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Ağ (USBA) kullanılarak metin bağımlı konuşmacı tanıma uygulamaları geliştirilmiştir. Konuşmacı tanıma sisteminin öznitelik çıkarım aşamasında Mel Frekansı Kepstrum Katsayıları (MFKK) ve Dalgacık Dönüşümlü (DD) entropi değerleri kullanılmıştır. Elde edilen özellik vektörleri, YSA ve USBA tabanlı modellere giriş olarak uygulanmış ve modeller eğitilmiştir. Test aşamasında ise verilen konuşma örneğinden konuşmacının kim olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda MFKK öznitelik vektörleri ve DD sonucu elde edilen entropi değerleri ile YSA ve USBA gibi akıllı metotların çeşitli parametrelerinin değişmesinin konuşmacı tanıma üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırılmıştır.

In this study, text depended speaker recognizer system; based on Neural Network (NN) and Adaptive Network Fuzzy Inference System (ANFIS) are designed by using YOHO database. In feature extracting stage of speaker recognizer, MFCC and Wavelet Transform (WT) entropy values were used. The obtained feature vectors are used as inputs to the NN and ANFIS models. In test stage, recognition of the speakers is performed from the given speech samples. At the same time, MFCC feature vectors and wavelet transforms entropy values are used for examining the NN and ANFIS model parameters effects on the systems performance and finally the results are compared.