| Yazarlar (2) |
Ozan Fırat Çıplak
|
Doç. Dr. Serkan KESER
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Gün geçtikçe cihazların uzaktan kontrolünü gerçekleştiren tanıma sistemleri gelişmektedir. En çok kullanılan tanıma sistemleri olarak konuşma, yüz ve parmak izi tanıma sistemleri gösterilebilir. Konuşma tanıma sistemleri güvenlik sistemlerinde, cihaz kontrolü sistemlerinde ve dikte ettirme sistemlerinde gerçek zamanlı olarak kullanılabilmektedir. Bu çalışmada konuşma komutlarının gerçek zamanlı olarak tanınması ile robot kolu kontrolü gerçekleştirilmiştir. Konuşma komutlarının tanınması için Yapay Sinir Ağları (YSA), Fisher Doğrusal Ayrım Analizi (FDAA) ve Ayırt Edici Ortak Vektör (AOVY) sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Eğitim kümesi için, her biri altı farklı renge sahip dört farklı nesne için toplam 24 adet konuşma cümleleri oluşturulmuştur. Eğitim kümesindeki konuşma sinyalleri 8 konuşmacı tarafından oluşturulmuştur. Test ve eğitim aşamalarında her kişi 50 konuşma sinyalli seslendirmiştir. Komutun tanınması ile robot kolu önceden koordinatları belli olan nesneye yöneltilmektedir. Çalışma sonucunda AOVY için dil modelli ortalama konuşma tanıma oranı % 97,13 ve dil modelsiz % 88,20 olarak bulunmuştur. FDAA için dil modelsiz ortalama konuşma tanıma oranı % 87,3 ve dil modelli % 96,3 olarak bulunmuştur. YSA için dil modelli ortalama konuşma tanıma oranı % 89,76 ve dil modelsiz % 82,3 bulunmuştur. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | European Journal of Science and Technology |
| Dergi ISSN | 2148-2683 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 12-2021 |
| Sayı | 31 |
| Sayfalar | 34 / 39 |
| Doi Numarası | 10.31590/ejosat.969608 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.31590/ejosat.969608 |
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 1 |
| ResearchGate | 2 |
