Akıllı ev aletleri için konuşmacı bağımlı ayrışık sözcük tanıma sistemi
Speaker dependent isolated word system designed for smart home appliances
Yazar: ADEM ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Konuşma tanıma = Speech recognition ; Konuşma tanıma sistemleri = Speech recognition systems

Özet:
Günümüzde oldukça sık karşılaştığımız akıllı ev aletleri, insan hayatını, özellikle yaşlı ve engelli olan kişiler için, oldukça kolaylaştırmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, bir akıllı ev aleti örneği alınarak, bunun üzerinde çalışmak üzere bir konuşmadan komut tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sesli komut tanıma sisteminde, akıllı ev aletinin kullanımını sağlayacak 17 kelime içeren bir komut kümesi oluşturulmuştur. Sistemin eğitimi için, MATLAB ile bir kullanıcı arayüzü oluşturulmuş ve bu arayüz vasıtasıyla altısı bay dördü bayan toplam 10 kişiden alınan komutların her biri sekizer defa kaydedilmiş ve bir konuşmacı veritabanı oluşturulmuştur. Öznitelik olarak Mel Frekans Kepstral Katsayıları (MFCC - Mel Frequency Cepstral Coeffiecints) ve Çizgisel Spektrum Frekansları (LSF – Line Spectral Frequency) kullanılmış ve her konuşmacının bütün  komutları beş tekrar için Saklı Markov Modelleri (HMM – Hidden Markov Models) kullanılarak modellenmiştir. Her konuşmacının geriye kalan üç komutu test için kullanılmış ve test sonuçları farklı öznitelikler için ayrı ayrı analiz edilmiştir. Sonuçlar, kelime, kişi ve genel sistem başarımı bazında karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak akıllı ev aletleri için kullanıcının kendisinin yapacağı kısa bir eğitim ile yüksek tanıma başarımı ile çalışabilecek Türkçe bir komut tanıma sistemi geliştirilmiştir. 10 konuşmacının bütün komutlarının doğru tanınma yüzdesi MFCC öznitelikleri için %97,65 ve LSF öznitelikleri için %93,33 olarak elde edilmiştir. Akıllı bir ev aleti örneği olarak çamaşır makinası seçilerek, çalışma senaryosu oluşturulmuş ve bu senaryo üzerinden kullanıcı ile sesli iletişim kuran bir diyalog sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem yeni bir kullanıcının sistemi kendi sesi için eğitip, akıllı ev aletini sesli komutlarla çalıştırmasını sağlamaktadır.

Abstract:
Smart home appliances, which are encountered quite often nowadays, facilitate human life, considerably, especially for old and disabled people. Within the scope of this thesis, a voice-command recognition system has been developed to work upon a sample home appliance.  For the voice-command recognition system, a 17-word command set has been prepared specific to a smart home appliance. For the training phase, commands spoken by ten people, six male and four female, have been recorded eight times for each command, and a voice database has been built with the help of an interface designed using MATLAB graphical user interface unit. Mel Frequency Cepstral Coeffiecints (MFCC) and Line Spectral Frequencies (LSF) have been used as features and five repetitions of each command of each speaker have been modelled using Hidden Markov Models (HMM). The remaining three repetitions of each speaker have been used for the test phase. Recognition performances have been compared on the basis of word, speaker and general system performance. In conclusion, a Turkish command recognition system, which a new user is able to make operative after a short training period with high recognition performance, has been realised in MATLAB software enviroment for any smart home appliance. The recognition performance of system evaluated separately for both features and has been found to be 97,65% with MFCCs, and 93,33% with LSFs. A scenario has been built for washing machine operation as the sample smart home appliance, and a dialogue system has been developed based on this scenario. The dialogue system lets a new user train the isolated word recognition system for his/her own voice and run the smart home appliance with high recognition performance.