1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Konuşma Tanıma/ Speech Recognition

Comparison of Human and Lovebird Speech

O. Parlaktuna, A. Barkana, Anadolu Üniversitesi, Türkiye.

PreviousVocal Tract Shape EstimationNextArtificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

Abstract

It is well known that parrots and lovebirds imitate the human words if they are trained well. The speech production systems of parrots and lovebirds are different from humans. For example, the length of the vocal tract of a human is almost equal to the whole length of a lovebird. Therefore, it is expected that the time signal of word produced by a lovebird would be different from the time signal of the same word produced by a human. Although, the time signals for the same word produced by a human and a lovebird are different, we still could understand the word produced by a Iovebird. It is important to determine the parameters of lovebird speech which cause us to understand the words spoken by a Iovebird. Knowing those parameters will help us in the field of speech recognition. In this study, the speech produced by a lovebird and by its trainer is analyzed in the time and frequency domain and those properties of the lovebirds' speech which are similar with the humans' are discovered.

Özet

Papağanlar ve muhabbet kuşlarının, iyi eğitilmiş olmaları halinde insan sözlerini taklit ettikleri iyi bilinmektedir. Papağan ve muhabbet kuşlarının konuşma üretim sistemleri insanlardan farklıdır. Örnekler için, bir insanın ses yolunun uzunluğu neredeyse tüm bir cennet papağanı uzunluğuna eşittir. Bu nedenle, bir cennet papağanı tarafından üretilen kelimenin zaman sinyalinin, bir insan tarafından üretilen aynı kelimenin zaman sinyalinden farklı olması beklenir. Her ne kadar bir insan ve bir cennet papağanı tarafından üretilen aynı kelimenin sinyalleri farklı olsa da, bir Cennet Kuşu tarafından üretilen kelimeyi hala anlayabiliriz. Bir cennet papağanı tarafından konuşulan kelimeleri anlamamıza neden olan cennet papağanı konuşma parametrelerinin belirlenmesi önemlidir. Bu parametreleri bilmek, konuşma tanıma alanında bize yardımcı olacaktır. Bu çalışmada, bir cennet papağanı ve onun eğitmeni tarafından üretilen konuşma, zaman ve frekans alanında analiz edilmekte ve muhabbet kuşlarının, insanlara benzer konuşmalarının özellikleri keşfedilmiştir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

8MB
165-169.pdf
pdf
165-169 Comparison of Human and Lovebird Speech