Somali dilinde konuşma tanıma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ABDULLATIF ALI TAHLIL
Danışman: Bülent Çavuşoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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