Noise Robust Speech Recognition Using Parallel Model Compensation and Voice Activity Detection Methods

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Serhat HIZLISOY

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): ZEKERİYA TÜFEKCİ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmanın amacı bilinmeyen gürültülü ortamlarda konuşma tanıma performansını artırmaktır. Gürültülü ortamlarda konuşma tanıma sisteminin tanıma oranını artırmak için birçok yöntem önerilmiştir. Gürültülü konuşma ile başa çıkmak için en etkili tekniklerden biri Parelel Model Tazmin (PMT) yöntemidir. PMT konuşma tanıma sisteminin verilen gürültülü ortamda eğitilmesi durumunda sistemin eğitim ve test koşulu arasında uyumsuzluk olmadığında en iyi sonuç vereceği varsayımına dayanır. Bundan dolayı PMT gürültülü ortam için konuşma tanıma sistem parametrelerini tahmin edip gürültü modeli ile temiz konuşma modelini kullanarak eğitim ve test koşulu arasındaki uyumsuzluğu en aza indirmeye çalışır, konuşma tanıma modelini oluşturur. Gürültülü Konuşma sinyalini konuşma olan ve konuşma olmayan kısımlara ayıran birçok iyi bilinen Ses Aktivitesi Tespiti (SAT) metodu bulunmaktadır. SAT tarafından konuşma olmayan şeklinde ayrılan kısımlar gürültü modelini tahmin etmek için kullanılabilir. Bu tezde, gürültü modeli tahmin etmek için SAT yöntemlerini kullanmayı ve ayrıca PMT'de kullanmak için SAT yöntemi kullanarak tahmin edilen gürültü modeli ile temiz konuşma modelini gürültülü konuşma modelini tahmin etmek için kullanmayı önerdik. Bu çalışmada gürültülü konuşma tanıma için iyi bilinen üç SAT metodu ile baz performansı karşılaştırıldı. Baz metod için gürültü kullanılarak gürültü modeli tahmin edildi. Bütün metodlarda ise gürültülü konuşma modelini tahmin etmek için PMT kullanıldı. Bununla birlikte gürültü modelin parametrelerini tahmin etmek için yeni bir SAT önerildi. Önerilen SAT yönteminin konuşma tanıma performansı önerilen SAT metodu bu iyi bilinen SAT yöntemleri ile karşılaştırıldığında daha az hesaplama gerektirmesine rağmen iyi bilinen SAT yöntemlerinin çok daha iyidir. Anahtar Kelimeler: Ses Aktivitesi Tespiti, Gürültü Tahmini, Paralel Model Tazmini.