YAPAY SİNİR AĞLARI İLE AYRIK TÜRKÇE SÖZCÜKLERİN TANINMASI

Abstract

Yüksek Lisans Tezi YAPAY SINIR AĞLARI İLE AYRIK TÜRKÇE SÖZCÜKLERİN TANINMASI Ayça GÖKHAN Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 1997, Sayfa: 65 Yapay sinir ağları ve konuşma tanıma halen gelişme aşamasında olan iki alandır. Konuşma " tanıma alanındaki araştırmalar temel olarak, insan-makine iletişimi üzerinde yoğunlaşmıştır. Yapay sinir ağlarının temel amaçlarından biri bilgiyi biyolojik sinir sistemininkine benzer tarzda işlemektir. Günümüzde mevcut konuşma tanıyıcı sistemlerin performansı insanınkinin altındadır ve sistemlerin performansını artırma çalışmaları hızla devam etmektedir. Yapay sinir ağları, konuşma tanıma alanındaki problemlere çözüm sunabilecek, potansiyel, adaptif ve yeni algoritmik yaklaşımlar getirir. Bu çalışmada, önce insanın konuşma üretme ve algılama sistemi anlatılmıştır. Ardından, genel bir konuşma tanıma sistemi tanıtılarak konuşmanın işlenmesi için kullanılan yöntem detaylı olarak incelenmiştir. Sonraki bölümde, yapay sinir ağlarının yapılarından bahsedilerek bu çalışmada kullanılanhata geriye yaynım algoritması anlatılmıştır. Son olarak da bu tez çalışmasının amacı olan yapay sinir ağ algoritmalarıyla ayrık Türkçe sözcüklerin tanınması için gerçekleştirilen yapıdan bahsedilerek çeşitli parametrelerin değişiminin sistemin peformansına etkileri incelenmiştir. Ayrıca, Kohonen' in öz- örgütlemeli haritası denenmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Yapay Sinir Ağları, Konuşma Tanıma

m SUMMARY Masters Thesis ISOLATED TURKISH WORD RECOGNITION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Ayça GÖKHAN Fırat university Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical Electronic Engineering 1997, Page: 65 Artificial neural networks and speech recognition are two technologies which- are still in their developmental stages. Research in speech recognition is focused primarily on the man- machine interface. One of the goals of artificial neural networks is to process information in a manner similar to that of biological neural system. The performance of current speech recognition systems is far below that of humans and work of expanding the performance are rapidly going on. Artificial neural networks offer the potential of providing massive parallelism, adaptation, and new algorithmic approaches to problems in speech recognition. In this work, firstly, speech production and perception system of human has been explained. Then, methods used for speech processing in this study have been investigated with presenting a general speech recognition system. In following chapter, structure of artificial neural networks have beenIV discussed and error back propagation algorithm has been described. Finally, changing of various parameters how affected of system performance has been investigated with discussing realizing structure for isolated Turkish word recognition with artificial neural network algorithm. Kohonen' s self-organizing feature mapping algorithm has been tested. KEY WORDS: Artificial Neural Networks, Speech Recognition