TÜRKÇE METİNLER İÇİN HECE TABANLI METİNDEN KONUŞMA SENTEZLEME SİSTEMİ

Abstract

Bu tez çalışmasında, Türkçe metinler için iki adet metinden konuşma sentezleme sistemi tasarlanmıştır. Hazırlanan ilk sistemde hece tabanlı olarak kelime sentezi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan ikinci sistem ise nesne tabanlı olarak hazırlanmış ve seslendirilecek parça olarak difon veri tabanını kullanmıştır. Tasarlanan ilk sistem Matlab alt yapısıyla oluşturulmuş olup eklemeli sentezleme yöntemini kullanmıştır. Bir kelimeyi oluşturan seslerin art arda birleştirilerek seslendirilmesi mantığına dayanan yöntemde birleştirilecek parça olarak heceler seçilmiştir. Bu sistem için hece seslerinin önceden kaydedilmesi ve ötümsüz kısımlarının silinmesi sağlanmıştır. Sonraki işlem olarak sesin Hanning penceresinden geçirilerek diğer seslerle frekanslarının ve enerjilerinin birbirleriyle uyumlu olması sağlanmıştır. Son olarak ses birleştirme algoritmalarından SOLA (Eşzamanlı Örtüşme-Ekleme Algoritması) kullanılarak örnek bir kelimenin sentezi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan ikinci sistem ise C# programlama dili kullanılarak tasarlanmıştır. Türkçe metin seslendirme konusunda literatürde yer alan birçok özelliğe sahip olan sistem derlenerek Windows işletim sistemlerinde başarıyla kullanılabilmektedir. Sayıların, kısaltmaların ve dosyaların okunması hususunda başarılı olan sistem de noktalama işaretlerinin seslendirmedeki özellikleri de dikkate alınmıştır. Ayrıca bu tez çalışmasının ilk bölümlerinde ise metinden konuşma sentezleme sistemleri hakkında bilgiler verilmiş, Türkçe dili için hazırlanan sistemler detaylı şekilde incelenmiştir.

In this thesis study two different text to speech synthesis systems are designed. In the first system syllable based word synthesis has been practiced. While the second system has been designed as object based and has utilized diphone database as the articulated part. Designed first system generated on MATLAB basis has used Concatenative Synthesis Method. In the method which is based on the idea to articulate the phonemes that form the word by joining them in sequence, syllables are selected as the parts to be concatenated. For this system, it is enabled to record syllables beforehand and to delete unvoiced parts. The following process is passing these segments through Hanning Window and adapting these to other segments frequencies and pitches. At last, using one of the phoneme concatenating algorithms, SOLA (Synchronized Overlap Add Algorithm), sample word synthesis is generated. Second system is generated by using C# programming language. The system that has many specialities consisting in litterateur of articulating Turkish texts can be used successfully in Windows Operating Systems. In the system which is successful in articulating numbers, abbreviations and files, the role of punctuation marks on articulating has also been regarded. Moreover, in this study?s first parts there have been acknowledgements on text to speech systems and systems designed for Turkish language have been examined in detail.