Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi
Bu çalışmanın hedefi, Dil Modeli (DM) üretmek için kullanılan metin derlem büyüklüğünün, Ses Tanıma Sistemleri (STS) üzerindeki etkisini araştırmaktır. Çalışmada ayrıca DM elde etmek için yapılması gereken işler detaylı olarak anlatılmaktadır. DM istatistiksel olarak oluşturulduğundan, eğitim verisi...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2016-05-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20566/219179?publisher=pamukkale |
| _version_ | 1797909091571466240 |
|---|---|
| author | Behnam ASEFİSARAY Erhan MENGÜŞOĞLU Murat HACIÖMEROĞLU Hayri SEVER |
| author_facet | Behnam ASEFİSARAY Erhan MENGÜŞOĞLU Murat HACIÖMEROĞLU Hayri SEVER |
| author_sort | Behnam ASEFİSARAY |
| collection | DOAJ |
| description | Bu çalışmanın hedefi, Dil Modeli (DM) üretmek için kullanılan metin derlem büyüklüğünün, Ses Tanıma Sistemleri (STS) üzerindeki etkisini araştırmaktır. Çalışmada ayrıca DM elde etmek için yapılması gereken işler detaylı olarak anlatılmaktadır. DM istatistiksel olarak oluşturulduğundan, eğitim verisinde bulunan veri miktarı arttıkça STS doğruluğunun artması beklenmektedir. Fakat Türkçe gibi sondan eklemeli dillerde, kullanılan derlemin büyüklüğünün hangi noktaya kadar sistemin doğruluk oranı üzerinde etkin olacağı önem taşımaktadır. Bu çalışmada, toplanan farklı büyüklükteki metin derlemleri ile konuşma tanıma sisteminde Dil Model Ağırlığı (DMA) ve Aktif Token Sayısı (ATS) parametrelerini değiştirerek yapılan deneyler yer almaktadır. Bu çalışma DM boyutu büyüdükçe Türkçe konuşma tanıma başarımının yükseldiğini göstermektedir. Ancak, DMA ve ATS değerlerinde yapılan ayarlamaların tanıma başarımına olumlu bir etki yaptığı gözlemlenememiştir. |
| first_indexed | 2024-04-10T11:02:57Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-42597baee5b3410fa10f70879ad582d6 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T11:02:57Z |
| publishDate | 2016-05-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-42597baee5b3410fa10f70879ad582d62023-02-15T16:19:34ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812016-05-01222100105218Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisiBehnam ASEFİSARAYErhan MENGÜŞOĞLUMurat HACIÖMEROĞLUHayri SEVERBu çalışmanın hedefi, Dil Modeli (DM) üretmek için kullanılan metin derlem büyüklüğünün, Ses Tanıma Sistemleri (STS) üzerindeki etkisini araştırmaktır. Çalışmada ayrıca DM elde etmek için yapılması gereken işler detaylı olarak anlatılmaktadır. DM istatistiksel olarak oluşturulduğundan, eğitim verisinde bulunan veri miktarı arttıkça STS doğruluğunun artması beklenmektedir. Fakat Türkçe gibi sondan eklemeli dillerde, kullanılan derlemin büyüklüğünün hangi noktaya kadar sistemin doğruluk oranı üzerinde etkin olacağı önem taşımaktadır. Bu çalışmada, toplanan farklı büyüklükteki metin derlemleri ile konuşma tanıma sisteminde Dil Model Ağırlığı (DMA) ve Aktif Token Sayısı (ATS) parametrelerini değiştirerek yapılan deneyler yer almaktadır. Bu çalışma DM boyutu büyüdükçe Türkçe konuşma tanıma başarımının yükseldiğini göstermektedir. Ancak, DMA ve ATS değerlerinde yapılan ayarlamaların tanıma başarımına olumlu bir etki yaptığı gözlemlenememiştir.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20566/219179?publisher=pamukkale-dil modeli ses tanıma sistemleri dil modeli ağırlığı aktif token sayısı |
| spellingShingle | Behnam ASEFİSARAY Erhan MENGÜŞOĞLU Murat HACIÖMEROĞLU Hayri SEVER Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences - dil modeli ses tanıma sistemleri dil modeli ağırlığı aktif token sayısı |
| title | Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi |
| title_full | Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi |
| title_fullStr | Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi |
| title_full_unstemmed | Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi |
| title_short | Türkçe ses tanıma sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk oranına etkisi |
| title_sort | turkce ses tanima sistemlerinde dil modeli boyutunun dogruluk oranina etkisi |
| topic | - dil modeli ses tanıma sistemleri dil modeli ağırlığı aktif token sayısı |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20566/219179?publisher=pamukkale |
| work_keys_str_mv | AT behnamasefisaray turkcesestanımasistemlerindedilmodeliboyutunundogrulukoranınaetkisi AT erhanmengusoglu turkcesestanımasistemlerindedilmodeliboyutunundogrulukoranınaetkisi AT murathaciomeroglu turkcesestanımasistemlerindedilmodeliboyutunundogrulukoranınaetkisi AT hayrisever turkcesestanımasistemlerindedilmodeliboyutunundogrulukoranınaetkisi |