Davetli Bildiri - Invited Paper
Akıl Yürütme - Reasoning
Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
Yazar Dizini / Author Index
Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
F. Gürgen, F. Güneş, Boğaziçi Üniversitesi, Türkiye.
Abstract
Neural Networks (NN) have recently attracted particular attention from scientists and engineers. Various aspects of NN have been studied and the applications of them are searched for some problems such as robotics, navigation, speech recognition… Speech recognition has become one of the very successful application of NN.
This study gives an overview of speech recognition NN. It introduces some recent results achieved by authors and compares these with the results of other techniques for speech recognition (specifically Hidden Markov Model (HMM)). The paper specifically mentions Time-Delay Neural Network (TDNN) and suecessor architectures with training algorithms using the recognition performances of a subset of phone mes of Japanase.
Özet
Yapay Nöron Ağları (YNA): son zamanlarda bilim adamları ve mühendisler tarafından büyük ilgi görmüştür. YNA ile i1gili çeşitli konular bilim adamları tarafından çalışılmış ve robotlar, yöneltme, konuşma işaretinin tanınması gibi çeşitli uygulamalarda bu ağlar kullanılmıştır. Konuşma işaretinin tanınması. YNA nın en başarılı olduğu uygulamalardan biridir.
Bu çalışma konuşma işaretinin tanınması için kullanılan YNA hakkında genel bir fikir vermeyi amaçlamıştır. Bu alanda bizim elde, etmiş olduğumuz genel sonuçlardan yararlanarak diğer bilinen teknikler (örneğin; Markov Modeli) ile YNA nin konuşma işareti için karşılaştırılmasını hedefledik. Bu çalışma özellikle zaman gecikmeli YNA ve arkasından gelen nöron ağlarının ve eğitme algoritmalarının Japonca ses parçacıklarının bir altkümesi (b,d,g,m,n,N) · kullanılarak yapılan sonuçlardan yararlanmıştır.
Tam Metin
Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.
149-152.pdf
8MB
PDF
149-152 Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler