Derin öğrenme tabanlı konuşma tanıma sistem tasarımı

Abstract

Doğal dil işleme, bilgisayarların, doğal yazı veya konuşma dilini nasıl anlayabileceğini ve manipüle edebileceğini çözümleyen araştırmalardan ve uygulamalardan oluşmaktadır. Konuşma işleme ise konuşma sinyalleri ve sinyal işleme yöntemlerini barındıran doğal dil işlemenin bir alt alanıdır. Konuşma sinyalleri çoğunlukla dijital gösterimleri üzerinden işlenerek farklı yöntemler ile yazı diline çevrilmektedir. Genellikle eğitim ve test aşamalarından oluşan bu süreç, eldeki etiketli veriler kullanılarak modeli eğitmek ve farklı etiketli veriler ile eğitilen modelin tutarlılığının ölçülmesini kapsamaktadır. Tarih boyunca birçok araştırmacı konuşulan dili yazıya dönüştürmek için farklı yaklaşımlar ve yöntemler geliştirmişlerdir. Günümüzde özel firmaların geliştirdikleri çevrimiçi konuşma tanıma modelleri birçok çalışma alanında kullanılmaktadır. Geliştirilen bu modeller Saklı Markov Modeli (HMM), yapay sinir ağları, gürültü temizlemek için kullanılan algoritmalar, derin öğrenme algoritmaları ve fonem sözlüklerinin bir arada kullanılmasıyla gerçekleştirilmektedir. Bu modellerin kullanımı akıllı ev sistemleri, otomotiv, askeriye, sağlık gibi çeşitli alanlarda gün geçtikçe artmaktadır. Kullanılan modellerin çoğunlukla çevrimiçi çalışması, kullanıcı tarafından yeni geliştirmelere izin vermemesi ve yetersiz dil desteği sebebiyle hala geliştirilmesi gereken birçok yanı bulunmaktadır. Bu tezde iki farklı doğal dilden yazıya dönüşüm modeli oluşturulmuştur. İlk model geleneksel yöntemlere alternatif olarak geliştiricinin işlem yükü ve karmaşıklığı daha az olan uçtan uca derin öğrenme yöntemi ile; ikincisi ise geleneksel yöntemlerle ön işlemeli bir süreç izlenerek gerçekleştirilmiştir. Bu modellerin konuşmacı bağımlılığı, veri seti boyutu, eğitim süresi gibi farklı koşullardaki başarıları saptanmaya çalışılmıştır. Ayrıca her iki modelin eğitim ve test aşamaları için gerekli veri setini oluşturmak amacıyla kullanıcılardan etiketli veri toplanabilecek ağ tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir.Natural language processing consists of research and applications on how computers can understand and manipulate natural writing or spoken language. Speech processing is a sub-field of natural language processing that includes speech signals and signal processing methods. Speech signals are mostly processed through digital representations and translated into written language with different methods. This process, which usually consists of training and testing phases, includes training the model using the labeled data at hand and measuring the consistency of the trained model with different labeled data. Throughout history, many researchers have developed different approaches and methods to translate spoken language into writing. Today, online speech recognition models developed by private companies are used in many areas of work. These developed models are realized by using Hidden Markov Model (HMM), artificial neural networks, algorithms used for noise removal, deep learning algorithms and phoneme dictionaries together. The use of these models is increasing day by day in various fields such as smart home systems, automotive, military and health. The models used are mostly online, do not allow new developments by the user, and there are still many aspects that need to be improved due to insufficient language support. In this thesis, two different natural language-to-text transformation models have been created. As an alternative to traditional methods, the first model uses end-to-end deep learning method with less processing load and complexity; The second one was carried out following a pre-processed course with traditional methods. The success of these models in different conditions such as speaker addiction, data set size, and duration of education was tried to be determined. In addition, a network-based software has been developed to collect labeled data from users in order to create the necessary data set for the training and testing stages of both models.