1 / 25

ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE GERİYE YAYILIM ALGORİTMASI İLE KONUŞMACI AYIRT ETME

ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE GERİYE YAYILIM ALGORİTMASI İLE KONUŞMACI AYIRT ETME. Fırat Fehmi Aygün Aybars Moralı Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Ana Hat. Giriş Konuşmacı Tanıma Nasıl Ayırt Edilebilir Bayes Karar Ağaçları Yapay Sinir Ağları Girdi Sorunları

galia
Download Presentation

ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE GERİYE YAYILIM ALGORİTMASI İLE KONUŞMACI AYIRT ETME

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ÇOK KATMANLI ALGILAYICI VE GERİYE YAYILIM ALGORİTMASI İLE KONUŞMACI AYIRT ETME Fırat Fehmi Aygün Aybars Moralı Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

  2. Ana Hat • Giriş • Konuşmacı Tanıma • Nasıl Ayırt Edilebilir • Bayes • Karar Ağaçları • Yapay Sinir Ağları • Girdi Sorunları • Öznitelik Çıkarma • MFCC • MLP Yapay Sinir Ağları • Eğitim Kümesi • Değerlendirme Kümesi • Deneyler • Bitim • Teşekkürler Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  3. Giriş Konuşmacı Tanıma • Konuşmacı Doğrulama • Konuşmacı Ayırt Etme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  4. Konuşmacı Tanıma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  5. Nasıl Ayırt Edilebilir ? • Arama • Tam Eşleştirme NP-Complete • Yaklaşık Çözüm • Bayes • Yapay Sinir Ağları • Karar Ağaçları Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  6. Bayes? • + • Başarım oranı yüksek • Eğitim için ek süre yok • Yerel en iyi noktaları yok • - • Yüksek işlem zamanı • İstatistiksel -> Geniş çalışma kümesi Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  7. Karar Ağaçları? • + • Hızlı Sınıflandırma • Sonuç: Ağaç • - • Yerel En İyi Noktası Sorunu Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  8. Yapay Sinir Ağları? • + • Hızlı Sınıflandırma • Sonuç: Fonksiyon • Yerel En İyi Noktası Sorunu Yok • - • Uzun Eğitim Süresi • Çok Fazla Değişken Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  9. Girdi Sorunları Girdi Boyu • Değişken Girdi Verisi • Eğitime Uygun Değil Çözüm : • Öznitelik Çıkarma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  10. Aşama 1 – Veri Toplama ve Eğitim Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  11. Aşama 2 – Ayırt Etme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  12. Öznitelik Çıkarma • MFCC • DFT Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  13. MFCC • Mel-Frequency Cepstrum Katsayıları, algı temelli sesi temsil eden katsayılardır. • Fourier Dönüşümü veya Discrete Cosine Dönüşümü'nden türetilir. FFT/DCT ve MFCC arasındaki temel fark MFCC'de frekans bantları logaritmik olarak (Mel ölçüsünde) yerleşmiştir ve bu da insan ses sisteminin yanıtını bantları doğrusal olarak yerleşen FFT veya DCT'ye göre daha da yaklaştırır. Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  14. MLP Yapay Sinir Ağları • 4 Katman • 1 Giriş • 1 Çıkış • 2 Gizli • Geriye Yayılım Algorithması • HyperTansig • Rastsal İlkleme Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  15. Eğitim Kümesi • 4 Konuşmacı • Aybars • Kürşat • Begüm • Fırat Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  16. Eğitim Kümesi • Konuşmacı başına 10 kelime • Ad • Adil • Sektör • Kızı Öp • Vizör • Kokoş • Porsuk • Öpücük • Kuzen • Yüzyıl Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  17. Değerlendirme Kümesi • Eğitim Kümesi • Yeni Girdiler Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  18. Deney 1 • Adım : 1000 • Ayırt Etme Oranı: %32,5 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  19. Deney 1 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  20. Deney 2 • Adım : 2000 • Ayırt Etme Oranı: %45 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  21. Deney 2 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  22. Deney 3 • Adım : 5000 • Ayırt Etme Oranı: %57,5 Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  23. Deney 3 – Hata Grafiği Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  24. Bitim • Sonuç: • Düşük başarım oranı? • Nasıl geliştirilebilir: • Adım sayısı • Nöron sayıları • Girdi • Daha çok girdi • Daha az gürültü; daha iyi kayıt ortamı • Daha iyi örnek dağılımı • Daha iyi öznitelik çıkarma Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

  25. Teşekkürler • Yöney nicemleme işlemlerindeki ve Malcom Slanley’in MFCC fonksiyonunu düzenlemedeki yardımlarından ötürü Dr. Emine Ekin’e teşekkür ederiz. Akademik Bilişim '07 Dumlupınar Üniversitesi

More Related