Somali dilinde konuşma tanıma
Speech recognition in Somali language
Yazar: ABDULLATIF ALI TAHLIL
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Konuşma tanıma teknolojisinin popülaritesi, temel algoritmalarda kaydedilen ilerlemeler ve bu algoritmaları eğitmek için bol miktarda verinin bulunması nedeniyle son on yılda önemli ölçüde artmıştır. Ancak, bu tüm diller için geçerli değildir. Somalice gibi kaynakların yetersiz olduğu diller, konuşma tanıma araştırmacıları için herkese açık bir veri kümesine sahip değildir. Bu tez çalışması halka açık ilk Somali dili konuşma veri kümesini yaratma girişimidir. Bu çalışmada SUUBAN olarak bilinen Somali Konuşma Komutları veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesi Sayılar, IoT komutları, Robotik Hareket komutları gruplarından herhangi birine ait altmış hedef kelimeden oluşur. Veri seti 177 Somalice konuşmacının (106 erkek ve 71 kadın) katkısı ile toplam 17 saatten oluşmaktadır. Sesler farklı ortamlarda (iç ve dış mekan) kaydedildi. Konuşma ifadeleri Audacity kullanılarak etiketlendi ve bir MATLAB kodu kullanılarak çıkarıldı. Veri kümesindeki arka plan gürültüsü ve bilinmeyen sözcükler dahil toplam dosya sayısı 62.816'dır. Ses dosyaları 16kHz'de örneklendi ve WAV formatında saklandı. Veri kümesinin alt kümelerinin her birini test etmek için bir Derin Konvolüsyon sinir ağı oluşturularak konuşma komutları veri kümesinin çeşitli modelleri eğitmek ve değerlendirmek için yararlı olduğu gösterilmiştir. Sonuçlar umut vericiydi ve bu derin CNN'lerin her birinin test doğruluğu %95'ten yüksekti.
2020, 62 sayfa
Anahtar Kelimeler: Konuşma tanıma, Somali dili, anahtar kelime belirleme, Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), konuşma komutu veri kümesi

Abstract:
The popularity of speech recognition technology has increased dramatically in the past decade due to the advances made in the underlying algorithms and availability of abundant data to train these algorithms. However, this is not the case for all languages. Under-resourced languages, like Somali, do not have a publicly available dataset for speech recognition researchers. In this  thesis work, a Somali Speech Commands dataset, known as SUUBAN, was built. The dataset consists of sixty target words belonging to any of three groups: Numbers, IoT commands, Robotic Movement commands. The dataset consists of a total of 17 hours contributed by 177 Somali speakers (106 male and 71 female). The audios were recorded in different environments (indoor and outdoor). Speech utterances were labeled using Audacity and extracted using a MATLAB script. The total number of files in the dataset, including background noise and unknown words, is 62,816. Audio files were sampled at 16kHz and stored in WAV format. The Speech Commands dataset has shown to be useful for training and evaluating a variety of models. A Deep Convolutional neural network was built to test each of the subsets of the dataset. The results were promising and the test accuracy of each of these deep CNNs was higher than 95%.
2020, 62 pages
Keywords: Speech recognition, Somali language, keyword spotting, Convolutional Neural Network (CNN), speech command dataset