Yalıtık Sözcüklü bir Türkçe Konuşma Tanıma Sisteminin Yapay Veri Artırımı ile Tasarımı ve Gerçekleştirimi

Bu calismada toplamda doksan iki adet sesli komuttan olusan bir yalitik sozcuklu Turkce konusma tanima sistemi tasarlanmis ve gerceklestirilmistir. Sistem, destek vektor makinesi (SVM) tabanli olup, egitimde kullanilan veri kumesi kaydedilen konusmalarin yapay olarak cesitlendirilip artirilmasiyla elde edilmistir. Farkli yapay veri oranlarinin tanima basarimi uzerindeki etkisi incelenmistir. Akustik oznitelik olarak, mel frekansi kepstral katsayilari (MFCC) kullanilmistir. Ayrica, ses aktivitesi tespitinin ve MFCC katsayilarinin tanima basarimina etkileri de irdelenmistir. Sonucta doksan iki yalitik komut icin ortalama %92.6’lik dogrulukla calisan bir konusma tanima sistemi gelistirilmistir.