Dergiler / Bilig / Türk Dünyası Sosyal Bilimler Dergisi / 2013 / Sayı: 65

Bilgisayar Bir Metni Vurgulu Okuyabilir mi?

Can Computers Read a Text with Stress?

Sayfa
165–176
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışma kapsamında bir ezgimodeli önerilmiş, bu modelin bileşenleri, dilbilim kurallarıaçısından irdelenmiş ve tartışılmıştır

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüzde, daha önce kulakla algılanmaya çalışılan vurgu,tonlama ve ezgi gibi prosodik ögeleri incelemek için bilgisayardestekli yöntemler bulunmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Akustik özelliklerin tanımlanması ve programlar yardımıyla incelenmesi, konuşmanınparçalarüstü özellikleriyle ilgili önemli ipuçları vermektedir.Bu çalışmada, Türkçe metinden konuşma sentezleme için birsistem tasarlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma kapsamında bir ezgimodeli önerilmiş, bu modelin bileşenleri, dilbilim kurallarıaçısından irdelenmiş ve tartışılmıştır
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Günümüzde, daha önce kulakla algılanmaya çalışılan vurgu,tonlama ve ezgi gibi prosodik ögeleri incelemek için bilgisayardestekli yöntemler bulunmaktadır. Akustik özelliklerin tanımlanması ve programlar yardımıyla incelenmesi, konuşmanınparçalarüstü özellikleriyle ilgili önemli ipuçları vermektedir.Bu çalışmada, Türkçe metinden konuşma sentezleme için birsistem tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen bu sentezleyicide seçilentümcelerin ezgi yapıları incelenmiştir. Bilgisayar tarafındansentezlenen konuşmanın kulağa doğal gelmesi için, bir ezgimodeliyle donatılması gerekir. Çalışma kapsamında bir ezgimodeli önerilmiş, bu modelin bileşenleri, dilbilim kurallarıaçısından irdelenmiş ve tartışılmıştır

Abstract

Today prosodic elements such as stress, intonation and melo- dy can be examined through computer-assisted techniques. The identification and analysis of acoustic qualities provide significant clues as to the suprasegmental aspects of speech. In this study a system was designed to enable speech synthesis using a Turkish text. This synthesizer was used to analyze the melodic sructures of selected sentences. Any speech synthe- sized by a computer needs to be equipped with a melodic model so that it will sound natural to the ear. Within the context of this study a melodic model was also suggested, and the elements of this model were analyzed and discussed in terms of the rules of linguistics.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

USLU, İ. B., DEMİR, N., İLK, H. G., YILMAZ, A. E. (2013). Bilgisayar Bir Metni Vurgulu Okuyabilir mi?. Bilig / Türk Dünyası Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı: 65, 165–176. https://ajindex.com/articles/352907

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Abdullahbeşe, Erkan (2001). Fundamental frequency contour synthesis for Tur- kish text-to-speech. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul:
  2. Boğaziçi Üniversitesi.
  3. Aydemir, Tuğrul ve Asım Egemen Yılmaz (2010). "Türkçe Fiil Çekimlerinde Vurgu Konumunu Belirlemek İçin Bir Yazılım Kütüphanesi". 22-24 Nisan 2010, IEEE 18. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU 2010). Diyarbakır. 696-699.
  4. Coşkun, M. Volkan (2009). "Ana Dili Eğitiminde Parçalarüstü Birimlerin Önemi ve Teknoloji Destekli Olarak Kavratılması". bilig 48: 41-52.
  5. Demir, Nurettin ve Emine Yılmaz (2011). Ses Bilgisi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
  6. Ergenç, İclâl (2002). Türkçenin Söyleyiş Sözlüğü. İstanbul:
  7. Multilingual Yay. Ergin, Muharrem (2002). Üniversiteler İçin Türk Dili. İstanbul:
  8. Bayrak Yay. Oskay, Banu vd. (2001). "Türkçe Tümceler için Metinden Ezgi Belirlemesi ve Uygulaması". IEEE 9. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU 2001). 238-243.
  9. Öztürk, Özlem (2005). Modeling Phoneme Durations and Fundamental Frequ- ency Contours in Turkish Speech. Doktora Tezi. Ankara:
  10. ODTÜ. Salor, Özgül vd. (2002). "On developing new text and audio corpora and speech recognition tools for the Turkish language". ICSLP-2002: International Con- ference On Spoken Language Processing. Denver, Colorado USA. 349-352.
  11. Salor, Özgül (2005). Voice Transformation and Development of Related Speech Analysis Tools for Turkish. Doktora Tezi. Ankara:
  12. ODTÜ. Şayli, Ömer (2002). Duration analysis and modeling for Turkish text-to-speech synthesis. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul:
  13. Boğaziçi Üniversitesi.
  14. Uslu, İbrahim Baran, Asım Egemen Yılmaz ve Hakkı Gökhan İlk (2011). "Türk- çe Metinden Konuşma Sentezlemede Fiil Çekimleri İçin Yeni Bir Ezgi Modeli". IEEE 19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Sempozyumu, SİU-2011, 20-22 Nisan 2011. Kemer-Antalya. 638-641.
  15. Türk, Oytun (2003). New methods for voice conversion. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi. _____, (2007). Cross-Lingual Voice Conversion. Doktora Tezi. İstanbul:
  16. Boğazi- çi Üniversitesi.
  17. Vural, Esra (2003). A Prosodic Turkish Text-to-Speech Synthesizer. Yüksek Li- sans Tezi. İstanbul: Sabancı Üniversitesi.