LSTM Hiperparametrelerinin Ses Tanıma Performansına olan Etkilerinin Araştırılması

Abstract

Öz Bilgisayara dayalı hesaplamalı metotlar ve donanım teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte, bilgisayarlar ses tanıma ve görüntü işleme gibi zor görevlerin üstesinden gelme konusunda daha güçlü hale gelmiştir. Ses tanıma, hesaplamalı veya analitik yöntemler kullanarak ses sinyallerinin metinsel karşılığını çıkarma görevidir. Ses tanıma aksanlar ve diller arasındaki değişkenlikler, güçlü donanım gereksinimleri, doğru modellerin üretilebilmesi için büyük veri setlerine olan ihtiyaç ve ses kalitesini etkileyen çevresel faktörlerden dolayı zor bir problemdir. Son yıllarda, Grafiksel İşleme Birimleri gibi donanım cihazlarının yükselen veri işleme yetenekleri yardımıyla derin öğrenme metotları, özellikle Özyinelemeli Sinir Ağları (ÖSA-Recurrent Neural Networks, RNN) ve RNN'in bir varyantı olan LSTM (Long Short Term Memory-Uzun Kısa Dönem Hafıza), ses tanıma alanında çok yaygın ve kabul gören metotlar haline gelmişlerdir. Literatürde, RNN ve LSTM ses tanıma ve ses tanımanın uygulamaları için katman sayısı, gizli katman sayısı ve yığın boyutu gibi çeşitli parametrelerle kullanılmaktadır. Kullanılan bu parametre değerlerin hangi kriterlere göre seçildiği ve bu parametre değerlerinin daha sonraki çalışmalarda da kullanılabilirliği ise incelenmemiştir. Bu çalışmada, LSTM hiperparametrelerinin ses tanıma performansına olan etkileri hata oranları ve derin mimari maliyeti dikkate alınarak incelenmiştir. Her bir parametre ayrı olarak değerlendirilmiş ve bu esnada diğer parametreler sabit tutulmuş ve parametrelerin ses verisi üzerindeki etkisi gözlemlenmiştir. Deneysel sonuçlarda, daha düşük hata oranları ve daha iyi ses tanıma performansı elde edebilmek için her parametrenin seçilen eğitim seti için farklı değerlere sahip olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçlarına göre, LSTM için en uygun parametrelerin seçilmesinden önce ses veri kümesi üzerinde farklı deneyler yapılarak her bir parametre için en uygun değerin bulunması gerektiği gözlemlenmiştir.