Bir hece-tabanlı Türkçe sesli ifade tanıma sisteminin tasarımı ve gerçekleştirimi
A syllable-based speech recognition system design and implementation for Turkish language
Yazar: BURCU CAN
Danışman: Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER
Hacettepe 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

Özet:
Sesli ifade tanıma sistemlerinde kullanılan yöntemler, tanınması amaçlanan dilegöre değişmektedir. Türkçenin çekimli bir dil olması nedeniyle, sözcük tabanlı birTürkçe sesli ifade tanıma sisteminin geliştirilmesi oldukça zordur. Bu sebeple, şuana kadar geliştirilen Türkçe sesli ifade tanıma sistemlerinin büyük bir kısmı fonemtabanlı olmuştur. Fonem tabanlı sesli ifade tanıma sistemlerinin geliştirilmesi,fonem sayılarının her dilde sınırlı sayıda olması nedeniyle avantajlıdır.Sesli ifade tanıma sistemlerinin kullandıkları birim, sistemin başarısını doğrudanetkiler. Birim boyutunun büyümesi, birimlerin birbirinden ayırt edilmesinikolaylaştıracaktır. Bu nedenle ayrışık sözcük tanıma sistemlerinin başarısı oldukçayüksektir. Fonemlerin ise boyut olarak nispeten küçük olması fonem tabanlı sesliifade tanıma sistemlerinin başarısını olumsuz yönde etkilemektedir. Her iki biriminde dezavantajları göz önünde bulundurulduğunda, boyut olarak fonemden büyüksayı olarak ise Türkçede sınırlı bir birim olan hecenin kullanılmasına bu tezkapsamında karar verilmiştir. Türkçenin hecelemeye yatkın bir dil olması veTürkçe hece kurallarının basit olması Türkçe sesli ifade tanıma sisteminin hecetabanlı olarak geliştirilmek istenmesinde diğer nedenler olarak sayılabilir. Tezkapsamında geliştirilen sesli ifade tanıma sisteminde hecelerinsınıflandırılmasında Çok Katmanlı Nöron ağlarından yararlanılmıştır. Deney, farklıözellikteki çok katmanlı nöron ağları kullanılarak, sürekli sesli ifadeler için vesürekli sesli ifadelere dayalı hecelerin sınırları belirlenmiş olarak, olmak üzere ikifarklı şekilde yapılmıştır.Sonuç olarak, hece tabanlı bir Türkçe sesli ifade tanıma sistemi için gereklideneysel uygulama ve deney platformu oluşturulmuştur.Anahtar Kelimeler: Türkçe sesli ifade tanıma, hece-tabanlı, yapay sinir ağları,sayısal im işleme

Abstract:
Methods used in speech recognition systems change with the language which isaimed to recognize. Since the words in Turkish language are mostly produced byderivational and infectional affixes to roots, it is very hard to develop a word-basedTurkish speech recognition system. For this reason, most of the Turkish speechrecognitions developed up to now have been phoneme-based. It is advantageousto develop phoneme-based speech recognition systems because the number ofphonemes in every language is limited.The unit used by speech recognition systems effects the system's successdirectly. As the unit's size grows, it becomes easier to discriminate the units fromeach other. For this reason, isolated word recognition systems are verysuccessful. Also since it effects the phoneme-based speech recognition systems'success negatively of the units the size of the phonems is smaller. When thedisadvantages of these two units are considered, we decided to use syllableswhich are larger than phoneme in size and which is limited in number in Turkishlanguage. The other reasons for developing the Turkish speech recognition assyllable-based are that the Turkish can be read syllable by syllable and the rulesfor syllables are very simple. Within the scope of this thesis work multi layerperceptrons are used to classify the syllables. Two separate experiments havebeen performed for continuous speech and for the separated syllables fromcontinuous speech by using multi layer perceptrons.In conclusion, an experimental application and an experiment platform have beenimplemented for a syllable-based Turkish speech recognition system.Keywords: Turkish speech recognition system, syllable-based, artificial neuralnetworks, digital signal processing