Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: RECEP SİNAN ARSLAN
Danışman: NECAATTİN BARIŞÇI
Özet:Otomatik konuşma tanıma (OKT), konuşma sinyallerinin girdi olarak alınması ve bilgisayarlar tarafından işlenebilmesi için metne dönüştürülmesi işlemidir. OKT uygulamaları çok yönlü ve gerçek hayatta yaygın olarak kullanılmasına rağmen, gürültülü ortamlarda, kelime dağarcığı büyümesi veya konuşma sinyalinin kalitesiz olması durumlarında yazımsal hatalar üretme eğilimindedirler. Bu çalışmada, OKT sistemlerinin üretmiş olduğu çıktılardaki hataların tespit edilmesi ve düzeltilmesi için alternatif hipotez önerisi yaklaşımına dayalı özgün bir model önerilmiştir. Hatalı kelimeleri belirleme, düzeltilebilir olanları seçme ve bu kelimelerin düzeltileceği aday sözcüklerin belirlenmesi gibi bir dizi işlem adımı içermektedir. Aday sözcüklerin belirlenmesinde “Levensthein” algoritması ve bu çalışma için hazırlanmış olan “Türkçe şablon kelimeler veritabanı” kullanılmaktadır. Önerilen modelin etkinliği, verimliliği ve sunduğu katkı düzeyi Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) ve Geçitli Tekrarlayan Birim (GTB) bellek yapısının kullanıldığı uçtan uca Türkçe OKT sistemi ile test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda, konuşma tanıma sisteminin performansı %4,60 oranında artış göstermiştir. 100 ve 500 kelime içeren sözcük dağarcığı ile yapılan testlerde sırasıyla %99,2 ve %80,3 oranında doğru tanıma performansı yakalanmıştır.