OVY, SVM, KNN ve TDNN sınıflayıcıları kullanarak konuşmacı belirleme
2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Serkan Keser
Abstract (TR)
Konuşmacı tanıma çalışmaları günümüzde pek çok alanda kullanılmaktadır. Özellikle güvenlik sistemlerinde bu konu daha da önem kazanmıştır. Oluşturulacak konuşma tanıma sistemlerinin yüksek tanıma oranlarına erişmesi gerekir. Konuşmacı tanıma konuşmacı belirleme ve konuşmacı doğrulama olmak üzere ikiye ayrılır. Bu çalışmada Türkçe METUBET ve İngilizce MNIST veri tabanları için konuşmacı belirleme gerçekleştirilmiştir. Konuşmacı belirleme için MFCC katsayıları ve perde frekansı değerleri birleştirilmiştir. METUBET veri tabanı için 40 kişi, NMNIST veri tabanı için ise 30 kişi kullanılmıştır. Çalışmada OVY, SVM, KNN ve TDNN sınıflayıcılar kullanılmıştır. Konuşmacı belirlemede METUBET için en yüksek konuşmacı belirleme oranı SVM-polinom kernel ile %97.75 ve MNIST için TDNN ile %96.14 bulunmuştur. METUBET için konuşmacı tanıma sonucu OVY ile %100 bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: OVY, KNN, METUBET, MNIST, SVM-polinom kernel, TDNN
Author
Esra Gezer
Institution
How to Cite
Esra Gezer (Yüksek Lisans Tezi). OVY, SVM, KNN ve TDNN sınıflayıcıları kullanarak konuşmacı belirleme, 2023, Kırşehir Ahi Evran University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Kırşehir Ahi Evran University
- Matematik kavramları öğretiminde öyküleştirme yönteminin tutuma ve başarıya etkisi(2013)
- Jean-Jacques Rousseau'nun emile eserinde hayat bilgisi dersine ve eğitime yönelik düşünceleri(2019)
- Karayaka koyunlarında aşım öncesi ağırlığın ve plasenta özelliklerinin kuzu doğum ağırlığına etkisi(2020)
- H. 1301 (M. 1884) tarihli salname ışığında II. Abdülhamid Dönemi Hicaz vilayeti (Tarihi ve coğrafyası, sosyal-kültürel, ekonomik, idari-askeri yapı)(2020)
- Diyabetik hastalarda proteinurinin mortalite üzerine etkisi(2022)
- Rüzgar enerjı̇sı̇ tahminı̇ yöntemleri: Uzun kısa sürelı̇ bellek modeli (LSTM) örneği(2024)
