SavedAdd your journal

Journals / Kastamonu Üniversitesi Kastamonu Eğitim Dergisi / 2007 / Cilt: 15 - Sayı: 1

Speech Command Recognition in Computer : Pattern Recognition Method

Bilgisayar Ortamında Sesli Komutları Tanıma: Örüntü Tanıma Yöntemi

Halil İbrahim BÜLBÜL
Abdulkadir KARACI
Pages
45–62
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In addition, voice recognition essays were done on the developed program and the results have been given.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, a software recognizing voice has been prepared using pattern recognition method.
📊
Key Findings & Data:The basic principles about voice recognition have also been given systematically.
💡
Conclusion & Impact:In addition, voice recognition essays were done on the developed program and the results have been given.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In this study, a software recognizing voice has been prepared using pattern recognition method. The basic principles about voice recognition have also been given systematically. Character vector’s sounding, which is very important in vocal commands and voicing, has been analysed in detail. In addition, voice recognition essays were done on the developed program and the results have been given.

Özet

Bu çalışmada, Örüntü tanıma yöntemini kullanarak ses tanıyan bir bilgisayar yazılımı hazırlanmış ve ses tanımayla ilgili temel ilkeler sistematik bir içerikte anlatılmıştır. Sesli komutları tanımada çok önemli olan özellik vektörlerinin çıkarılması ve ses üzerinde yapılacak olan ön işlemler ayrıntılı bir şekilde verilmeye çalışılmıştır. Ayrıca geliştirilen programda ses tanıma denemeleri yapılmış ve sonuçlara ilişkin bilgiler özetlenmiştir..

🔖

Cite This Article

BÜLBÜL, H. İ., KARACI, A. (2022). Speech Command Recognition in Computer : Pattern Recognition Method. Kastamonu Üniversitesi Kastamonu Eğitim Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 1, 45–62. https://ajindex.com/articles/572652

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Mengüşoğlu, E.,”Bir Türkçe Sesli İfade Tanıma Sisteminin Kural Tabanlı Tasarımı Ve Gerçekleştirimi”, Yüksek Lisans Tezi,Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, s.1,42 (1999)
  2. Doğan, S., “Pc Ortamında Sesli Komutları Tanıma”, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, s.1,8,9,10,12,14,36,63,67 (1999
  3. Artuner, H., “Bir Türkçe Fonem Kümeleme Sistemi Tasarımı ve Gerçekleştirimi”, Doktora Tezi,Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, s.25,31 (1994
  4. Karahan,F., “Fusing Length And Voicing Information, And HMM Decision In Speaker Dependent Isolated Word Recognition Systems”, Yüksek Lisans Tezi, Middle East University Electrical And Electronics Engineering Department, Ankara, s.24-25 (2000
  5. Picone, J.,W., “Signal modeling techniques ın speech recognition”, Proceedings of the IEEE, 81,No:9:1219 (1993
  6. Internet:Wikipedia The Free Encylcopedia. http://en.wikipedia.org/wiki/ Fourier_series (2006)
  7. Qiang,H., Youwei, Z.,”On prefiltering and endpoint detection of speech signal”, Signal Processing Proceedings ICSP '98. 1998 Fourth International Conference on, 1: 749,750 (1998)
  8. İkizler, N.,”Türkçe’de Konuşmacıdan Bağımsız Hece Tanıma Sistemi”, Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, S. 22,54 (2003)
  9. Akçay, B., “Yapay Sinir Ağları İle Türkçe Konuşma Tanıma”, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, s.22,42 (1994)
  10. Ganapathiraju, A., Webster, L., Trimble, J., Bush, K., Kornman, P., “Comparison Of Energy-Based Endpoint Detectors For Speech Signal Processing”, Bringing Together Education, Science and Technology, Proceedings of the IEEE, 500 (1996
  11. Ying, G.S., Mitchell, C.D., Jamieson, L.H., “Endpoint Detection Of Isolated Utterances Based On A Modified Teager Energy Measurement”, Acoustics, Speech, and Signal Processing ICASSP-93.1993 IEEE International Conference on, 2: 732 (1993
  12. Burrows,L.T., “Speech Processing With Linear And Neural Network Models”, Doktora Tezi,Cambridge University Engineering Department,England, s.21-22 (1996
  13. Gökhan, A., “Yapay Sinir Ağları İle Ayrık Türkçe Sözcüklerin Tanınması”, Yüksek Lisans Tezi,Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ, s.23 (1997))
  14. Kondoz, A. M., “Digital Speech”, B. Evans, G. Pujolle, A. Danthine, O. Spaniol, England, 36,37 (1994
  15. Kinnunen, T., “Spectral features for automatic text-ındependent speaker recognition”, University of Joe