YAPAY ZEKÂ TABANLI KONUŞMA TANIMA SİSTEMİ

Abstract

Konuşma tanıma günümüz bilgi teknolojilerinde popüler bir konu olmaya başlamıştır. Konuşma tanıma sayesinde kelimelerin dijital ortama transferi diğer yöntemlerden çok daha hızlı ve kusursuz yapılmaktadır. Ayrıca konuşma tanıma ile cihazların sesle kontrolü sağlanabilmektedir.Bu çalışmada konuşma tanıma sistemlerinde kullanılan genel metotlar hakkında bilgi verilmiştir. En yaygın kullanılan yapay zekâ metotlarından YSA ve UBSA tanıtılmıştır. Gerçeklenen konuşma tanıma sisteminde ilk olarak Dalgacık Dönüşümü ile entropi değerleri ve MFKK hesaplanarak konuşmayı temsil eden özellikler çıkarılmıştır. Daha sonra elde edilen özellik vektörleri kullanılarak yapay zekâ tabanlı konuşma tanıma sistemlerinin eğitimi gerçeklenmiştir. Eğitilen modeller daha sonra konuşma saptama başarımı için test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar tablolar halinde verilmiştir.Anahtar kelimeler: konuşma tanıma, yapay sinir ağları, mfcc, entropi, dalgacık dönüşümü

Speech recognition becomes popular for information technologies in recent years. Translating words to the digital media is being easier thanks to the speech recognition. Most of the electronic devices can be controlled by voices using speech recognition technologies.In this study, basics methods for speech recognition are described briefly, the most popular artificial intelligence methods NN and ANFIS was also described. At first in the realized systems the features vectors of speech signals based on wavelet transform entropy and mel frequency cepstral coefficients are evaluated. After than these feature vectors are used for training of artificial intelligence based speech recognizer models. The trained models are tested for speech determination. Obtained results are tabulated.Keywords: Speech recognition, neural network, Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, Entropy, Wavelet Transform