Saklı Markov modelleri ve sürekli konuşma tanıma tekniğiyle rakam dizisi tanıma

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bil.Enst.Md.Lüğü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2010

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ALPER TUNCA

Danışman: Rifat Edizkan

Özet:

Son yıllarda sürekli konuşma tanıma konusunda büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Birçok alanda uygulamalar geliştirilmiştir. Türkçe için de bazı uygulamalar ve çalışmalar yapılmıştır. Türkçe’nin, sondan eklemeli bir dil olarak, dağarcık boyutu çok fazladır. Dağarcık boyutu yüksek bir uygulama geliştirmek için fonem tabanlı bir konuşma tanıma sisteminin geliştirilmesi gerekir. İleride yapılacak karışık ve kapsamlı uygulamalara bir kaynak ve altyapı teşkil etmesi amacıyla bu tez kapsamında fonem tabanlı bir sürekli konuşma tanıma sisteminin geliştirilmesi yapılmıştır. Bu sistem üzerinde üç basamaklı sayı ve dörtlü rakam dizisinin tanınması uygulaması geliştirilmiştir. Bu uygulama not girişi, haberleşme sistemlerinde frekans girişi, otomatik telefon numarası çevirimi gibi gerçek uygulamalar için bir temel oluşturabilir. Rakam dizisi tanıma uygulaması için gerekli tüm fonemler için, kelime içindeki durumlarına göre üçlü fonem (trifon) bazında Saklı Markov Modelleri (Hidden Markov Models) oluşturulmuş ve eğitilmiştir. Eğitim sonucu elde edilen SMM’ler ile rakam dizisi tanıma uygulamaları yapılmış ve elde edilen başarımlar değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Sürekli konuşma tanıma, Saklı Markov Modeli.