2009 Cilt 14 Sayı 2

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/11603

Browse

Browsing by Author "Eskidere, Ömer"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Bürünsel özelliklerin konuşmacı tanıma performansına etkisi
    (Uludağ Üniversitesi, 2009) Eskidere, Ömer; Ertaş, Figen; Uludağ Üniversitesi/Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu/Mekatronik Programı.; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik-Mimarlık Fakültesi/Elektronik Mühendisliği Bölümü.
    Bu makalede, bürünsel özniteliklerin gürültü içeren ortamlarda konuşmacı tanıma başarımına etkileri incelenmiştir. Bunun için, formant frekansı, sinyal enerjisi ve perde frekansı bürünsel özellikleri ve mel frekansı kepstrum katsayıları (MFCC) konuşma sinyalinden elde edilmiştir. Daha sonra her bir konuşmacı için özniteliklerin dağılımı Gauss karışım modeli ile modellenmiştir. Konuşmacı tanıma başarımı TIMIT ve NTIMIT veritabanları ile test edilmiştir. Gürültü ortamı NOISEX veritabanı kullanılarak oluşturulmuştur. Deneysel sonuçlar, enerjinin birinci türevi ve formant frekansları oranının (F3/F2), öznitelik vektörleriyle birlikte kullanılmasının konuşmacı tanıma hata oranını azalttığını göstermiştir. Ayrıca perde frekansının, gürültü ve telefon ortamının oluşturduğu bozulmalara karşı gürbüz bir öznitelik olduğu bulunmuştur.
  • Thumbnail Image
    Item
    Mel frekansı kepstrum katsayılarındaki değişimlerin konuşmacı tanımaya etkisi
    (Uludağ Üniversitesi, 2009) Eskidere, Ömer; Ertaş, Figen; Uludağ Üniversitesi/Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu/Mekatronik Programı.; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik-Mimarlık Fakültesi/Elektronik Mühendisliği Bölümü.
    Konuşmacıya özgü bilgileri karakterize eden özniteliklerin çıkartılması, konuşmacı tanıma sisteminin performansı için hayati öneme sahiptir. Bu makalede, TIMIT ve NTIMIT veritabanları kullanılarak öznitelik vektörü oluşturma aşamalarının her biri için parametre değişiminin konuşmacı tanımaya etkisi incelenmekte ve tanımayı arttırıcı en iyi parametre değerleri bulunmaktadır. Bu veritabanları ile yapılacak diğer konuşmacı tanıma çalışmaları için, kaynak olabilecek optimum öznitelik değerleri belirlenmiştir. Bu sayede diğer araştırmacıların, en iyi parametreleri bulmak için tekrar deney yapmalarına gerek kalmayacaktır.