The Effect of Removal the Silence and Speech Parsing Processes on Turkish Automatic Speech Recognition

Abstract

Otomatik Konuşma Tanıma sistemleri temel olarak akustik bilgiden faydalanılarak geliştirilmektedir. Akustik bilgiden fonem bilgisinin elde edilmesi için eşleştirilmiş konuşma ve metin verileri kullanılmaktadır. Bu veriler ile eğitilen akustik modeller gerçek hayattaki bütün akustik bilgiyi modelleyememektedir. Bu nedenle belirli ön işlemlerin yapılması ve otomatik konuşma tanıma sistemlerinin başarımını düşürecek akustik bilgilerin ortadan kaldırılması gerekmektedir. Bu çalışmada konuşma içerisinde geçen sessizliklerin kaldırılması için bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin amacı sessizlik bilgisinin ortadan kaldırılması ve akustik bilgide uzun bağımlılıklar sağlayan konuşmaların parçalara ayrılmasıdır. Geliştirilen yöntemin sonunda elde edilen sessizlik içermeyen ve parçalara ayrılan konuşma bilgisi bir Türkçe Otomatik Konuşma Tanıma sistemine girdi olarak verilmiştir. Otomatik Konuşma Tanıma sisteminin çıkışında sisteme giriş olarak verilen konuşma parçalarına karşılık gelen metinler birleştirilerek sunulmuştur. Gerçekleştirilen deneylerde sessizliğin kaldırılması ve konuşmanın parçalara ayrılması işleminin Otomatik Konuşma Tanıma sistemlerinin başarımını artırdığı görülmüştür.

Raspbraille: Conversion to Braille Alphabet with Optical Character Recognition and Voice Recognition Algorithm

“…3. In the work architecture in the study, it is ensured that the silence is perceived first and then transferred to the text, and the texts are obtained by combining the words [21].…”