Gizli Markov modeli ile geniş sözlüklü sürekli konuşma tanıma
Large vocabulary continuous speech recognition using hidden Markov model
Yazar: ERKAN USLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Konuşma tanıma = Speech recognition ; Saklı Markov modeli = Hidden Markov model

Özet:
Bilgisayar bilimlerinde ses ile ilgili çalısmalar genel olarak üç ana baslık altında toplanabilir:bunlar konusma tanıma, konusmacı tanıma-doğrulama ve konusma sentezlemedir. Anabaslıklardan konusma tanıma ile makine-bilgisayar tarafından insan konusmasının anlasılmasıveya bundan bilgi çıkarımı hedeflenmektedir.Bu tez çalısmasında çok boyutlu bir tanım uzayına sahip olan konusma tanıma probleminingenis sözlüklü sürekli konusma tanıma gereksinimlerini karsılayacak sekilde çözümüneyönelik bir uygulama gerçeklestirilmistir. Mel Frekans Kepstral Katsayı (MFKK) özellikçıkarımı ve Gizli Markov Modeli (GMM) ile özellik sınıflandırılması bu çalısmanın temeladımlarını olusturmaktadır.MFKK özellikleri konusmacı bağımsız olarak ses verisine iliskin özelliklerin ortayakonmasında etkili bir yöntemdir. GMM de ardısıl özelliklerin gelis sırası dikkate alınaraksınıflandırılmasını sağlayan bir yöntemdir.MFKK özellik çıkarım adımlarının ses verisine uygulanması ile reel değerlikli özellikvektörleri elde edilir. MFKK katsayılarına K-ortalama yönteminin uygulanması ile tekboyutlu ayrık değerlikli bir özellik uzayına geçilir.Herbir fon için dört durumlu, soldan sağa, ayrık çıkıs olasılıklarına sahip GMM temelmodelleri uygun ilk durumları verilerek olusturulur. Eğitimde kullanılan ses verisine iliskinçözümleme doğrultusunda temel GMM'ler bir araya getirilerek sesler arası geçis sayılarınagöre olasılıklandırılırlar. Tüm eğitim seti üzerinde Baum-Welch algoritması çoklu gözlemdurumu dikkate alınarak uygulanır ve tüm temel GMM'ler için model parametrelerigüncellenir. Kullanılan yaklasım ile GMM modelinin eğitim asamasında ses üzerindeetiketleme, bölümleme, kelime baslangıcı ve bitisi isaretleme gereği olmadan ses verisineiliskin istatistiki yapı elde edilebilmektedir.Sistem basarısı iki farklı kelimeyi ayrık olarak tanıma, çok sayıda kelimeyi ayrık olaraktanıma, kısıtlı sayıda tekrarlı kelimeleri sürekli konusma yapısında tanıma, sürekli konusmayapısında cümle tanıma deneysel kurguları üzerinde incelenmistir.Anahtar Kelimeler: Genis sözlüklü sürekli konusma tanıma, Gizli Markov Modeli, MelFrekans Kepstral Katsayıları.

Abstract:
In computer sciences researches on speech can be viewed in three major fields, which arespeech recognition, speaker recognition-verification and speech synthesis. The aim of speechrecognition, as a major field, is information extraction from speech data by machine orcomputer.With this thesis an application for large vocabulary continuous speech recognitionrequirements, which is a portion of multi dimensional speech recognition problem space, isbuilt. On this purpose mel frequency cepstral coefficients (MFCC) feature extraction is usedand feature vectors are classified by hidden Markov models (HMM).MFCC is an effective feature extraction method for speaker independent recognition andHMM can handle sequential feature vectors.Real valued MFCC feature vectors are firstly clustered into discrete observations with KMeansalgorithm. Discrete observations are then used with left to right, discrete probabilityemitting HMM models.Statistical nature of speech data can be figured out by the HMM model with no need tolabeling, segmentation or signing word start and endings.As HMM training is made on phonemes, test speech data can be decoded with flexibly builttest HMM model.System is tested on several models such as, two word discrete recognition, nine wordsdiscrete recognition, repetition constraint continuous recognition.Keywords: Large vocabulary continuous speech recognition, hidden Markov model, melfrequency cepstral coefficients.