Türkçe fonemler için en uygun ana dalgacık fonksiyonunun araştırılması
The investigation of optimum mother wavelet function for turkish phonemes
Yazar: ÖZKAN ARSLAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERKAN ZEKİ ENGİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ses ve sesini kullanarak iletişim kurulabilmesi, insanoğlunu diğer tüm canlılardan ayıran en önemli özelliklerden biridir. İnsan sesinin değerlendirilmesi, ses işaretlerinin çok boyutlu doğası ve fiziksel özelliklerinin çeşitliliği nedeni ile oldukça karmaşıktır. Ses işaretlerinin akustik analizi ile medikal ve cerrahi sonuçların değerlendirilmesi, ses hastalıklarının tanısı, planlanması ve tedavi sürecinin değerlendirilmesi, konuşmacı tanıma, konuşma analiz ve sentezi ve ses sanatçılarının eğitim süreçlerinin takibi yapılabilinmektedir.    
   Ses işaretlerinin durağan olmayan özelliğinden dolayı Fourier Dönüşümü tabanlı zaman-frekans analizleri bazı durumlarda yetersiz kalabildiği için çoklu çözünürlüklü analiz olan Dalgacık Dönüşümü tabanlı zaman-frekans analizleri kullanılmalıdır. Dalgacık Dönüşümü tabanlı analiz için gerekli olan ilk aşama, analiz edilecek olan işaret için en uygun dalgacığın bulunmasıdır. 
   Daubechies, Biorthogonal, Reverse Biorthogonal, Coiflet, Discrete Meyer ve Symlet ailelerinden 101 ana dalgacık kullanılarak fonemler, Ayrık Dalgacık Dönüşümü ile yedi ölçek kadar açılmıştır. Ölçeklerdeki dalgacık katsayıları kullanılarak; nicemsel (enerji ve Shannon entropi), bilgi kuramı (birleşim entropi, koşullu entropi ve ortak bilgi) ve bağıl entropi ölçütleri ile Türkçe fonemler için en uygun ana dalgacık işlevi tespit edilmiştir. Bu ölçütler göz önüne alındığında sürtünmeli sessizler olan /ç/ ve /ş/ fonemleri için en uygun ana dalgacıklar sırasıyla Bior3.9 ve Bior5.5 olarak bulunmuştur. Diğer tüm fonemler için en uygun ana dalgacıklar ise Bior3.1 ve dmey olarak belirlenmiştir.

Abstract:
Sound and communication can be established by using voice is one of the important features apart from all other living beings. Evaluation of the human voice is very complex due to the multidimensional nature of speech signals and a variety of its physical properties. The acoustic analysis of speech signals can be used to evaluate medical and surgical outcomes, audio diseases diagnosis, planning and treatment process evaluation, speaker recognition, speech analysis and synthesis acquisition and monitoring of singers training process.
   Due to the nature of the non-stationary audio signals, Fourier transform based time-frequency analysis can be insufficient in some cases and therefore, wavelet transform having multi-resolution approach for time-frequency analysis should be used. The first step of wavelet transform based analysis is to obtain the most appropriate mother wavelet for the signal. 
   Phonemes have been decomposed to seven scales with Discrete Wavelet Transform using 101 mother wavelets that are Daubechies, Biorthogonal, Reverse Biorthogonal, Coiflet, Discrete Meyer and Symlet families. The most suitable mother wavelet function for the Turkish phonemes have been determined with quantitative (energy and Shannon entropy), information theoretic (joint entropy, conditional entropy and mutual information) and relative entropy measures using wavelet coefficients. With these measures, the most appropriate wavelet function for fricative unvoiced phonemes (/ç/ and /ş/) have been found as Bior3.9 and Bior5.5, respectively. Bior3.1 and dmey have been determined the most relevant mother wavelets for all other phonemes.