Çok katmanlı algılayıcı sinir ağı kullanarak konuşmacı tanıma sisteminde ayrık dalgacık dönüşümü temelli gürültü arındırmanın etkisi
The effect of denoising in speaker recognation system based on discreet wavelet transform using multilayer perceptron neural network
Yazar: KÜBRA TANCI
Danışman: DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM
Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Konuşmacı tanıma, bilgisayar sistemleri, elektronik, haberleşme ve yapay zeka alanlarında güncel ve önemli bir yer temsil eden insan-bilgisayar etkileşiminin bir parçasıdır. Ses işareti çok karmaşıktır ve çok sayıda örnek almayı gerektirirken, zaman ve frekans domeninden özellik çıkarımı analitik işlemler gerektirmektedir. Bu çalışmada, gürültü içeren ses kayıtlarına ayrık dalgacık dönüşümü (DWT) yöntemi kullanarak gürültüden arındırmanın, çok katmanlı algılayıcı sinir ağı (MLPNN) ile konuşmacı tanıma işleminde etkisi araştırılmaktadır. 5 konuşmacının günün 5 farklı saatinde 10 ayrı cümle okunmasıyla oluşturulmuş veri seti kullanılmıştır. Bu amaç için ilk olarak ses işaretleri örnekleme yapılarak ayrıklaştırılmış, eşit uzunluklarda segmentlere bölünen ses işaretlerini oluşturan her bir segmentin istatiksel parametreleri konuşmacı tanıma için bir MLPNN modeline giriş olarak kullanılmıştır. İkinci olarak, ses işaretlerini oluşturan her bir segment DWT yöntemi ile gürültüden arındırılmış ve aynı istatiksel parametrelerle elde edilen özellik vektörleri aynı sınıflayıcı modeline giriş olarak uygulanmıştır. DWT temelli gürültü arındırma yaklaşımında dalgacık türleri karşılaştırılmış ve konuşmacı doğru sınıflandırma oranı ortalamaları, gürültülü işarette %72.60, db2 dalgacığı kullanılan yaklaşımda %90.26 ve coif2 dalgacığı kullanılan yaklaşımda %97.70 oranlarına ulaşılmıştır. Sonuç olarak, ses işaretlerinden konuşmacı tanıma sisteminde DWT ile gürültü arındırmanın önemli derecede katkısı olmuştur.

Abstract:
Speaker recognation is an important part of human-computer interaction which represents an important area of computer systems, electronic, communication and artificial intelligence. Speech signal is very complex and while it requires to take lots of samples, the extraction of samples from its time and frequency domain needs to analytical methods. In this study, the effect of denoising in speaker recognition system based on discrete wavelet transform (DWT) using multilayer perceptron neural network (MLPNN) model is investigated. The data set which is used is formed 10 sentences that 5 speaker was read at 5 different times in a day. For this aim, firstly the audio signals are discretized by sampling and dividen into equal length segments, and the statistical features obtained by means of this approach are useas the inputs of MLPNN model. Secondly, each segment that obtained audio signals, are denoised with DWT and the same statistical features are used as the inputs of the same MLPNN model. The wavelet types of the denoising approach based on DWT are compared and the speaker correct classification ratio in noisy signal is %72.60, in the appraoch used db2 wavelet type is %90.26 and the approach used coif2 wavelet type is %97.70. As a result, denoising with DWT has serious contribution in speaker recognition systems with audio signals.