Görüntüleme
16
İndirme
2
Konuşma tanıma, söylenen kelime ve cümlelerin metne dönüştürülmesidir. Son zamanlarda birçok ülkede konuşma tanıma ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır, fakat ülkemizde konuşma tanıma uygulamaları ile ilgili yapılan çalışmalar çok azdır, bunun nedenlerinden biri ses veri seti eksikliğidir. Bu çalışmada, Türkçe konuşma tanıma tabanlı sistemler için bir Türkçe konuşma veri tabanı geliştirilmiştir. Ses kayıtları Türkçe haber tv kanallarının farklı zamanlarda yayınladıkları haberlerden elde edilmiştir. Oluşturulan veri seti diğer çalışmalara da emsal teşkil etmesi açısından herkesin erişebileceği şekilde web ortamında paylaşılmıştır. Ek olarak, katman sayısı ve hücre sayısı hiper parametrelerinin Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ve Derin Sinir Ağı (DNN) modelleri üzerindeki etkisi oluşturduğumuz Türkçe Yayın Haberleri Konuşma veri seti üzerinde incelendi ve karşılaştırıldı.
Speech recognition is the transformation of spoken words and sentences into text. There have been many studies on speech recognition in many countries recently. However, studies on speech recognition applications in our country are very few, one of the reasons is the lack of voice dataset. In this study, a Turkish speech database has been developed for Turkish speech recognition based systems. Sound recordings were obtained from news broadcasted by Turkish news tv channels at different times. The created data set was shared on the web in a way that everyone can access in order to set a precedent for other studies. Additionally, the effects of number of layers and number of cells hyperparameters of Long Short Term Memory (LSTM) and Deep Neural Network (DNN) models were investigated on the Turkish Broadcast News Speech Database.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
