İnsansız hava araçlarının uzaktan kontrolü için ses tanıma algoritması implementasyonu

Abstract

This study aims to develop a system that directs the Bebop Drone (Unmanned Aerial Vehicle)using Turkish isolated voice commands, isolated words of a voice recognition algorithm. Some of the algorithms and methods used in the previous studies have been examined. Some algorithms such as Gaussian Mixture Models, Hidden Markov Models, Dynamic Time Warping, Artificial Neural Networks and Google's Deep Learning Algorithm have been examined in the literature with the studies mentioned as isolated word recognition. In addition, preliminary processing such as sampling, windowing, framing, noise reduction and subtraction of audio features before using these classifier algorithms has been examined, and the effects of these processes on the isolated word recognition process have been compared.

Bu çalışma, bir ses tanıma algoritmasının Türkçe izole ses komutları, izole sözcükler kullanılarak Bebop Drone İnsansız Hava Aracını yönlendiren bir sistem geliştirilmesini amaçlar Daha önce yapılmış olan çalışmalarda kullanılan algoritmaların ve yöntemlerin bazıları incelenmiştir. Gaussian Karışım Modeli, Saklı Markov Modelleri, Dinamik Zaman Bükme, Yapay Sinir Ağları ve Google Derin Öğrenme Algoritması gibi bazı algoritmalarının literatürde izole kelime tanıma olarak bahsedilen çalışmaların incelemesi yapılmıştır. Ayrıca bu sınıflandırıcı algoritmaların kullanılmadan önce ses sinyallerinin örnekleme, pencereleme, çerçeveleme, gürültü azaltımı ve öz niteliklerin çıkarılması gibi hangi ön işlemlerden geçtiği incelenmiş ve bu işlemlerin izole sözcük tanıma sürecine etkileri kıyaslanmıştır.