Yapay Sİnir Ağları İle Konuşmacı Kimliğini Tanıma Uygulaması

Bu çalışmada konuşma işaretinin incelenmesi ve son günlerde en popüler tanıma yöntemi olan Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanarak Türkçe sesli harflerden kimlik tanıma uygulaması yapılmıştır. Tanıma işlemi genellikle, işaretin işlenmesi, belirgin özelliklerinin çıkarılması ve bunların karşılaştırılması safhalarından oluşmaktadır. Alınan ses örnekleri ses kartının özelliğine göre örnekleme yapılarak sayısal veri şekline dönüştürülmüştür. Ses analizi aşamasında, tüm ses verilerindeki tekrar eden periyotlar ve gürültüler hamming pencereleme metodu kullanılarak kırpılmış ve sesin özniteliğini temsil eden kısmı elde edilmiştir. Analiz edilen ses verilerinin özniteliğinin bulunması için LPC (doğrusal öngörü analizi) ve DFT (ayrık fourier dönüşümü) metodları kullanılmıştır. Kimlik tanıma işlemi için kullanılan 28 parametrenin 12 si LPC, 16 sı da DFT metodu ile elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağlarında eğitme ve test için konuşmacının sesini temsil eden bu 28 parametre kullanılmaktadır. YSA yapısı için çok katmanlı algılayıcı modeli, eğitim için de genelleştirilmiş delta kurallı hatanın geriye yayılması algoritması kullanılmıştır. 7 farklı kişiden alınan ‘a’ sesli harfinin öznitelikleri bulunmuş ve bunlar sesli harfin alındığı kişiyi bulacak şekilde oluşturulan YSA mimarisi eğitilmiştir. Daha sonra eğitim setinde olmayan verilerle YSA nın başarısı test edilmiş, kabul edilebilir bir hata ile iyi sonuçlar elde edilmiştir.