DR. S. SİNAN GÜLTEKİN

Yapar sinir ağını kullanarak kişiye özel komut tanıma

Kaydedilmiş olan bir ses, herhangi bir olayın ortaya çıkarılıp aydınlatılmasında mevcut tek delil olabilir. Böylece şüpheli yada şüpheliler ortaya çıkarılarak işlenen suçun faillerinin bulunmasında kolaylık sağlayabilir. Günümüzde bu tekniğin uygulanmasıyla terör eylemleri, cinayetler, kaçırma, tehdit, şantaj, tecavüz, organize suçlar ve telefonla rahatsız etme olayları aydınlatılabilmektedir. Ses tanıma ve tanımlama işlemi, bütün işitsel veya görsel duyuların kullanıldığı çok yönlü bir işlemdir. Bu işlem, bilinmeyen bir sesin bir veya daha fazla bilinen sesle tanınması veya elenmesi amacıyla işitsel veya görsel olarak karşılaştırılması şeklinde tanımlanabilir. Seslerin, kendi başına sahip olduğu karakteristikler ve özellikler yardımıyla çeşitli analiz teknikleri ve yöntemleri uygulanarak diğer seslerden ayırt edilmesi bu tanıma temel teşkil eder. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları’nın Çok Katlı Perseptron ağ yapısı kullanılarak, ses tanıma problemine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların hata analizi yapılarak, kullanılan öğrenme algoritmalarının bu problem için uygulanabilirliliği ve herhangi bir sistem kontrolünün yapılabilirliliği hedeflenmiştir. LPC tekniği ile elde edilen ses genlik verileri Yapay Sinir Ağları Modelinin giriş katmanının oluşturmuştur. Çıkış katmanı ise her komut kelimeyi temsil eden ve karşılık gelen 1 ve 0’lardan meydana getirilmiştir. Yapay Sinir Ağları Modeli ile eğitme işlemleri, hedeflenen 1 ve 0 çıkış verileri için en iyi değer elde edilinceye kadar denenmiş ve ağ yapısı belirlenmiştir. Elde edilen sonuçların hata hesapları yapılmış ve herhangi bir sistemin kontrolünü sağlamaya yönelik değerlendirmeler yapılmıştır. Ayrıca hata hesabı kullanılmadan sadece komutlar ayrı ayrı Yapay Sinir Ağı modelinde eğitilerek konuşmacıların tanınabilmesi sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler : Ses tanıma, Yapay Sinir Ağları