Uzun kısa-dönem bellekli sinir ağlarıyla prozodik açıdan Türkçe ağız tanıma

OpenAlex Türkçe

Ağızlar ait oldukları dilden bazı özellikler bakımından ayrılan ve ülkenin belli bir bölgesine özgü olan konuşma biçimleridir. Ağızlara özgü karakteristiklerin elde edilmesi ve bunlar kullanılarak ağızların tanınması, konuşma işleme alanında popüler konular arasındadır. Özellikle, büyük ölçekli konuşma tanıma sistemlerinin başarımlarını arttırmak için konuşmanın ağzının öncelikli olarak belirlenmesi istenmektedir. Diller/ağızlar birbirinden tonlama, vurgu ve ritim gibi prozodik özelliklerle ayrılır. Bu algısal özellikler fiziksel düzeyde sırasıyla perde, enerji ve sürenin ölçülmesiyle elde edilmektedir. Son yıllarda, derin sinir ağlarının popüler hale gelmesiyle birlikte Uzun Kısa-Dönem Bellekli (LSTM) sinir ağları dizi sınıflandırma ve dil modelleme problemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. LSTM sinir ağları, uzun dönemli bağlam bilgisini modellemede başarılıdır. Bu çalışmada prozodik özellikler kullanılarak LSTM sinir ağları ile Türkçe ağız tanıma yapılmıştır. Burada LSTM sinir ağları hem dizi sınıflandırıcı hem de dil modelleyici olarak kullanılmıştır. Önerilen yöntemlerin Ankara, Alanya, Kıbrıs ve Trabzon ağızlarından oluşan Türkçe veri kümesi üzerinde %78,7 doğruluk oranı verdiği gözlenmiştir.