Doğrusal öngörülü kodlama ve adaptif algoritma tabanlı konuşmacı tanıma
The speaker recognition based on linear predictive coding and adaptive algorithms
Yazar: ONUR MERAL
Danışman: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektronik = Electronics ; Konuşmacı tanıma = Speaker recognition ; Korelasyon yöntemi = Correlation method ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Sayısal odyo teknikleri = Digital audio techniques ; Ses analizi = Voice analysis ; Ses tanıma = Voice recognition ; Ses tanıma sistemleri = Voice recognition systems

Özet:
Yapılan bu çalışmada, konuşmacı belirleme problemi için yüksek mertebeden istatistiğe bağlı ve adaptif yaklaşımla öznitelik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Konuşmacı tanıma işlemi için kişilerin doğrusal öngörülü kodlama ve adaptif algoritma katsayıları hesaplanmış ve bir veritabanı oluşturulmuştur. Daha sonra bu kişilerden seçilen herhangi birisinin istenen metoda göre katsayıları hesaplanmış ve veritabanındaki katsayılar ile Euclid mesafesi yöntemiyle kıyaslanmıştır. Böylece kişi tanımlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca her bir metod için başarı yüzdesi hesaplanmıştır.Çalışmanın Genel Kısımlar bölümünde ses, konuşma ve konuşmacının tanımları yapılmıştır. Konuşmacı tanıma yöntemleri, açık ve kapalı küme kavramları incelenmiştir. Malzeme ve Yöntem bölümünde analizler sırasında kullanılan doğrusal öngörü ve adaptif metodlar detaylı olarak irdelenmiştir.Bulgular bölümünde konuşmacı tanıma uygulamasına yer verilmiştir. Konuşmacı katsayılarının elde edilmesi, sonuçların karşılaştırılması ve bu uygulamaların ne ölçüde başarılı oldukları sonuçlarına Tartışma ve Sonuç kısmında yer verilmiştir.

Abstract:
In this study, feature extraction method by way of adaptive approximation and feature extraction method by way of high level statistics method are suggested for speaker identification. Each Coefficients of the Linear Predictive Coding and Adaptive Algorithm has been computed for each participants in order to use in `speaker recognition process? and then a database has been created with these related data. Then, the LPC coefficients of one participant have been computed with intended method and have been compared with related coefficients, which had been stored in the database, by the method of Euclid Distance. Thus, personal description process has been accomplished. Also, the probability of success has been calculated for every single method.In the General Parts of this study, the definitions of voice, speech and speaker have been given. The methods of speaker recognition and the concepts of open and closed sets have been examined. In the part of Material and Method, linear predictive and adaptive methods, which had been used in the analysis, have been scrutinized.In the Evidences Part, application of speaker recognition has been indicated. Obtaining of speaker recognition coefficients, comparing of its results and success ratio of performed applications have been evaluated in the part of Argument and Result.