Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

ODTUSIU 20031 YALITILMIŞ KELİMELERİN KYDP ALGORİTMASI İLE BÖLÜTLENMESİNDE SES SÜRE BİLGİSİNİN VE FARKLI ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİNİN KULLANILMASI Yazarlar:

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "ODTUSIU 20031 YALITILMIŞ KELİMELERİN KYDP ALGORİTMASI İLE BÖLÜTLENMESİNDE SES SÜRE BİLGİSİNİN VE FARKLI ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİNİN KULLANILMASI Yazarlar:"— Sunum transkripti:

1 ODTUSIU YALITILMIŞ KELİMELERİN KYDP ALGORİTMASI İLE BÖLÜTLENMESİNDE SES SÜRE BİLGİSİNİN VE FARKLI ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİNİN KULLANILMASI Yazarlar: İ.Yücel Özbek, Prof. Dr. Mübeccel Demirekler, Doç. Dr. Tolga Çiloğlu

2 ODTUSIU İçerik :  Kat yapılandırmalı dinamik programlamaya (KYDP) dayalı konuşma bölütlendirme  KYDP tabanlı konuşma bölütlendirmede karşılaşılan sorunlar  Önerilen çözümler ve elde edilen sonuçlar  Arama uzayının budanması  Ses süre bilgilerine ait olabilirliliklerin kullanılması  Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması  Sonuç

3 ODTUSIU KYDP tabanlı konuşma bölütlendirme  KYDP-tabanlı konuşma bölütlendirme yöntemi dinamik programlamaya dayalı bir yöntemdir.  Bölüt sınırlarını, bölüt içlerindeki toplam bozunumu en aza indirecek şekilde belirler Bölüt içi bozunum Toplam bozunum Bölüt sınırları

4 ODTUSIU Bölüt içerindeki bozunum nedir? Bölüt içerisinde kalan öznitelik vektörlerinin, bölütün ortalama öznitelik vektörüne olan uzaklıklarının toplamına bölüt içerisindeki bozunum denir

5 ODTUSIU Örnek: ‘siu’ kelimesinin yedi tane öznitelik vektöründen oluştuğunu ve bunların aşağıdaki şekilde gösterildiğini kabul edelim [O 1, O 2, O 3, O 4, O 5, O 6, O 7 ] b 1 b 2 b 3 b 1 içerisindeki bozunum=d(1, 3) =? Toplam bozunum= ? O1*O1* O3*O3* *O 2 µ d1d1 d2d2 d3d3 d(1, 3)=d 1 +d 2 +d 3 O1*O1* O3*O3* *O2*O2 Toplam bozunum= d(1, 3)+d(4, 6)+d(7, 9)

6 ODTUSIU Toplam bozunumun en küçük olduğu bölüt sınırları nasıl bulunur? Bölüt sınırları Toplam bozunumu en küçük yapacak bölüt sınırları kat yapılandırmalı dinamik programlama algoritması ile bulunur

7 ODTUSIU Kat yapılandırmalı dinamik programlama KYDP algoritması toplam bozunumu en küçük yapacak bölüt sınırlarını aşağıdaki tablo yardımıyla bulur Kat-2 Kat-N Kat-1 O(1)O(2)O(M) Öznitelik Vektörleri Katlar bölüt sayısını gösterir ******** * * ******

8 ODTUSIU Örnek: Yedi öznitelik vektöründen oluşan ‘siu’ kelimesini KYDP algoritmasıyla bölütlenmesi d (1,5) D 1 (2)D1(6)D1(6)D 1 (4) D 2 (3)D 2 (4)D 2 (5) Kat-2 i Kat-3 u Kat-1 s d (1,1) d (1,3) D2(7)D2(7)D2(6)D2(6) Öz. Vektörleri O(1) O(2)O(3)O(4)O(5)O(6)O(7) Bölütler siu En iyi yol

9 ODTUSIU KYDP yöntemiyle elde edilen deneysel sonuç % 46% 51./111ÜN % 77% 5248/6810Toplam

10 ODTUSIU İçerik :  Kat yapılandırmalı dinamik programlamaya (KYDP) dayalı konuşma bölütlendirme  KYDP tabanlı konuşma bölütlendirmede karşılaşılan sorunlar  Önerilen çözümler ve elde edilen sonuçlar  Arama uzayının budanması  Ses süre bilgilerine ait benzerliklerin kullanılması  Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması  Sonuç

11 ODTUSIU KYDP algoritması ile karşılaşılan sorunlar  İşlem yükünün fazla olmasından dolayı bölütlemeyi uzun sürede gerçekleştirmektedir  Kısa (Ötümlü patlamalılar) ve uzun(Ünlüler,vb) sürede geçekleşen fonetik birimlere ait sınırları bulmada düşük başarı göstermektedir

12 ODTUSIU İçerik :  Kat yapılandırmalı dinamik programlamaya (KYDP) dayalı konuşma bölütlendirme  KYDP tabanlı konuşma bölütlendirmede karşılaşılan sorunlar  Önerilen çözümler ve elde edilen sonuçlar  Arama uzayının budanması  Ses süre bilgilerine ait benzerliklerin kullanılması  Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması  Sonuç

13 ODTUSIU Arama uzayının budanması  Elimizde bulunan ses veritabanı yardımıyla ses birimlerine ait maksimum ve minimum süre bigileri çıkarıldı  Ses süre bilgilerinden faydalanarak KYDP algoritmasının arama uzayı budandı Normal arama uzayı Budanmış arama uzayı Katlar Öz. Vektörler

14 ODTUSIU Arama uzayının budanmasının algoritmanın performansına etkisi  Budanma sonucu algorıtmanın işlem yükü azaltıldığından KYDP algorıtmasının hızı % artırıldı. Doğruluk oranı ise %4 artırıldı. % 77% 5248/6810Toplam % 81% 5494/6810Toplam Performans % 4 artırıldı

15 ODTUSIU İçerik :  Kat yapılandırmalı dinamik programlamaya (KYDP) dayalı konuşma bölütlendirme  KYDP tabanlı konuşma bölütlendirmede karşılaşılan sorunlar  Önerilen çözümler ve elde edilen sonuçlar  Arama uzayının budanması  Ses süre bilgilerine ait benzerliklerin kullanılması  Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması  Sonuç

16 ODTUSIU Ses birimlerine ait süre bilgilerinin gamma fonksiyonu ile modellenmesi  Bütün ses birimlerinin süre bilgileri gamma fonksiyonu yardımıyla modellendi  Modeller kullanılarak bölüt içlerindeki bozunumlar ağırlıklandırıldı i çerçevesin den n’e kadar olan bölüte ait bozunum x (= n-i) süresine ait olabilirlilik değeri α ve β model parametreleri Ağırlıklaştırılmış yeni bozunum

17 ODTUSIU Ağırlıklı bozunumların kullanılmasının algoritmanın performansına etkisi % 81% 5494/6810Toplam % 83% 5666/6810Toplam Performans % 2 artırıldı

18 ODTUSIU İçerik :  Kat yapılandırmalı dinamik programlamaya (KYDP) dayalı konuşma bölütlendirme  KYDP tabanlı konuşma bölütlendirmede karşılaşılan sorunlar  Önerilen çözümler ve elde edilen sonuçlar  Arama uzayının budanması  Ses süre bilgilerine ait benzerliklerin kullanılması  Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması  Sonuç

19 ODTUSIU Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması Fourier Dönüşüm Fourier Dönüşüm Kelime Mel-Cepstral Ve Enerji analiz Mel-Cepstral Ve Enerji analiz Zamana Göre Türev Zamana Göre Türev Zaman Göre Türev Zaman Göre Türev Delta log enerji + Delta 0. kepstral + Delta kepstrum Delta-Delta log enerji + Delta-Delta 0. kepstral + Delta-Delta kepstrum Log enerji + 0. kepstral katsayı + Mel-ölçekli kepstrum 42 Boyutlu öznitelik vektörü

20 ODTUSIU Farklı öznitelik vektörlerinin kullanılmasının algoritmanın performansına etkisi % 83% 5666/6810Toplam % 85% 5792/6810Toplam Performans % 2 artırıldı

21 ODTUSIU Uyarlanmış KYDP tabanlı konuşma bölütlendirme algoritması ile elde edilen detaylı deney sonucu

22 ODTUSIU Sonuç; KYDP tabanlı konuşma bölütlendirme algoritması  arama uzayının budanması,  ses birimlerinin gamma fonksiyonları ile modellenerek bölütler ait sürelerin alabilirlilik değerlerini kullanılması ve  farklı öznitelik vektörlerinin kullanılması ile doğruluk oranı 6810 bölüt sayısı için % 77 den %85’e yükseltilmiştir

23 ODTUSIU TEŞEKKÜRLER..,

24 ODTUSIU Bölüt içerindeki bozunum nedir? Bölüt içerisinde kalan öznitelik vektörlerinin, bölütün ortalama öznitelik vektörüne olan uzaklıklarının toplamına bölüt İçerisindeki bazunum denir

25 ODTUSIU fff % 77% 5248/6810Toplam b, r ve e selerine ait süre modelleri

26 ODTUSIU

27 ODTUSIU


"ODTUSIU 20031 YALITILMIŞ KELİMELERİN KYDP ALGORİTMASI İLE BÖLÜTLENMESİNDE SES SÜRE BİLGİSİNİN VE FARKLI ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİNİN KULLANILMASI Yazarlar:" indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları