Publication:
Gauss karışım modeli̇ ile konuşmacı tanımada parametre değerlilerinin seçi̇mi̇

Simple item page
dc.contributor.buuauthorEskidere, Ömer
dc.contributor.buuauthorErtaş, Figen
dc.contributor.departmentTeknik Bilimler Meslek Yüksekokulu
dc.contributor.departmentMühendislik Mimarlık Fakültesi
dc.contributor.researcheridAAH-4188-2021
dc.contributor.scopusid24723995200
dc.contributor.scopusid24724154500
dc.date.accessioned2024-02-28T05:46:01Z
dc.date.available2024-02-28T05:46:01Z
dc.date.issued2007
dc.descriptionBu çalışma, 11-13, Haziran 2007 tarihlerinde Eskişehir[Türkiye]’de düzenlenen IEEE 15. Signal Processing and Communications Applications Conference Kongresi‘nde bildiri olarak sunulmuştur.
dc.description.abstractBu makalede, konuşmaların hem temiz (TIMIT) hem de telefon ortamından iletildiği (NTIMIT) iki veritabanı için, Gauss karışımındaki bileşen sayısı, eğitim süresi, test süresi, ve kişi sayısı değişimlerinin konuşmacı tanımaya etkisi incelenmiştir. Bulunan en iyi parametreler ile TIMIT veritabanı için %100, NTIMIT veritabanı için % 85.71 konuşmacı tanıma oranı elde edilmiştir.
dc.description.abstractIn this paper, the impact of the number of Gaussian mixtures, the duration of training and testing sessions, and the number of speakers on speaker identification has been investigated using clean speech (TIMIT) and telephone speech (NTIMIT) databases. Employing the parameters that provide the maximum performance, 100% and 85.71% identification rates have been obtained for the TIMIT and NTIMIT databases, respectively.
dc.description.sponsorshipIEEE
dc.identifier.citationEskidere, Ö. ve Ertaş, F. (2007). "Gauss karışım modeli̇ ile konuşmacı tanımada parametre değerlilerinin seçi̇mi̇". 2007 IEEE 15. Signal Processing and Communications Applications, SIU, 1-3, 495.
dc.identifier.doihttps://10.1109/SIU.2007.4298590
dc.identifier.isbn978-1-4244-0719-4
dc.identifier.scopus2-s2.0-50249093344
dc.identifier.startpage495
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11452/40015
dc.identifier.volume1-3
dc.identifier.wos000252924600124
dc.indexed.wosCPCIS
dc.language.isotr
dc.publisherIEEE
dc.relation.journal2007 IEEE 15. Signal Processing and Communications Applications, SIU
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subjectComputer Science
dc.subjectTelecommunications
dc.subjectEngineering
dc.subjectClean speech
dc.subjectGaussian mixture model
dc.subjectTraining and testing
dc.subjectGaussian mixtures
dc.subjectTelephone speech
dc.subjectIdentification rates
dc.subjectSpeaker identification
dc.subjectParameter settings
dc.subjectIdentification (control systems)
dc.subjectDatabase systems
dc.subjectTrellis codes
dc.subjectImpact testing
dc.subjectSpeech recognition
dc.subjectLoudspeakers
dc.subjectSignal processing
dc.subjectSpeech
dc.subjectBileşen sayısı
dc.subjectVeri taban
dc.subject.scopusSpeech Recognition; Language Recognition; Utterance
dc.subject.wosComputer science, artificial intelligence
dc.subject.wosComputer science, theory & methods
dc.subject.wosEngineering, electrical & electronic
dc.subject.wosTelecommunications
dc.titleGauss karışım modeli̇ ile konuşmacı tanımada parametre değerlilerinin seçi̇mi̇
dc.title.alternativeParameter settings for speaker identification using Gaussian mixture model
dc.typeProceedings Paper
dspace.entity.typePublication
local.contributor.departmentMühendislik Mimarlık Fakültesi
local.contributor.departmentTeknik Bilimler Meslek Yüksekokulu
local.indexed.atWOS
local.indexed.atScopus

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

İndeksli Yayınlar / Indexed Publications