Derin öğrenme kullanarak konuşma bölütlerinin tespiti için optimal özellik parametre kümesi belirleme - Dinler Batur, Özlem (My University, 2020)
Konuşma, birçok kişisel bilgi içeren bir biyometrik işarettir. İnsan iletişiminin en doğal ve en verimli biçimini temsil etmektedir. Gelişen teknoloji ile birlikte, bu konuşma işaretinden elde edilen bilgiler kullanılarak konuşma tanıma, konuşmacı tanıma, konuşma sentezleme ve konuşma kodlama ve çözme gibi çok çeşitli ses işleme uygulamaları geliştirilmektedir. Günümüzde özellikle güvenlik gerektiren kişisel işlemlerde bu uygulamalar aktif bir rol oynamaktadır. Bu uygulamaların geliştirilmesinde çoğu zaman konuşma bölütlerinin tespit sistemi bir ön işlem olarak kullanıldığından konuşma bölütlerinin doğru tespit edilmesi oldukça önemlidir. Konuşma bölütleme (segmentasyon), bir konuşma işaretini daha küçük akustik birimlere bölme işlemi olarak adlandırılır. Aynı zamanda, konuşma işaretini kelimeler, heceler veya fonemler arasında sınır bulma prosedürü olarak tanımlamak ta mümkündür. Bu tez çalışmasında, sürekli bir konuşma içerisindeki Ünsüz (Consonant), Ünlü (Vowel), ve Sessiz (konuşmanın olmadığı, Silent) (C/V/S) bölgeleri Geçitli Tekrarlayan Birim (Gated Recurrent Unit, GRU) tekrarlayan sinir ağlarına dayalı tahmin edebilen (belirleyebilen) fonem tabanlı bir konuşma tespit sistemi geliştirilmiştir. Bu amaçla, C/V/S konuşma bölütlerinin sınırlarını tanımlamak için 4 farklı pencere uzunluğu, 3 farklı pencereleme yöntemi ve 3 farklı hibrit özellik çıkarım yöntemi birlikte kullanılarak 6 farklı sınıflandırıcı yöntemi ile test edilmiştir. Böylece çeşitli parametrelerin farklı hibrit özellik çıkarım yöntemleri ile birlikte kullanılmasının C/V/S konuşma bölütlerinin tespit sistemi üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu çalışmada, Enerji, Sıfır Geçiş Sayısı (ZCR) ve Mel Frekans Kepstral Katsayı (MFCC) temelli bir hibrit özellik çıkarım yöntemi kullanılmıştır. Bu bağlamda, farklı hibrit özellik çıkarım yöntemleri çeşitli parametreler ile birlikte kullanılarak bir ses işaretinin içerisindeki C/V/S konuşma içeren bölütlerin tespitini en iyi modelleyen parametre setinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Yapılan uygulamalar sonucunda GRU modelinin, Kürtçe akustik işaretini karakterize etme başarımını arttırdığı gözlenmiştir. Ayrıca, günümüzde, Kürtçe alanında çok az sayıda akademik çalışma yapıldığından dolayı, bu çalışma bu alanda önemli bir katkı yapacaktır.
Tez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020
Keywords: Veri kümesi; Derin öğrenme; Ünsüz/ünlü/sessiz; Bölütleme; Konuşma bölütlerin tespiti