Phoneme-based or isolated-word modeling speech recognition system? An overview

Yusnita, M. A.; Paulraj, Michael Gabriel; Yaacob, Sazali; Bakar, Shahriman Abu; Saidatul, A.; Abdullah, Ahmad Nazri

doi:10.1109/cspa.2011.5759892

Cited by 6 publications

(3 citation statements)

References 20 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Konuşma tanıma işleminin temeli, girdi olarak verilen seslerin, daha önce kaydedilmiş mevcut seslerle fonem ya da kelime düzeyinde karşılaştırılmasına dayanmaktadır. Ayrıca dil yapısına göre fonemlerin ya da kelimelerin önce ve sonra gelmeleri ile sık kullanımları gibi verilerde konuşma tanıma sürecinde kullanılabilmektedir [5]. Konuşma tanıma sistemleri yapıları ve yöntemleri itibariyle çeşitli dallara ayrılmaktadır.…”

Section: Literatürunclassified

Akıllı evler için sesli komut algılama yöntemleri

Güneş¹,

Bicakcı²

2018

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Akıllı ev sistemi evin aydınlatma, güvenlik, havalandırma, sıcaklık vb. sistemlerinin kullanıcı tarafından daha kolay kontrol ve takip edilebilmesini sağlamaktadır. Günümüzde birçok araştırmacı ve teknoloji şirketi akıllı evler üzerine çalışmalar yürütmektedir. Çalışmaların bir alanı da akıllı evlerin sesli komutlar ile herhangi bir kumanda aletine gerek kalmadan yönetilebilmesidir. Sesli komutlar ile bir sistemin yönetilmesi için 1950'lerden başlayarak günümüze kadar birçok çalışma yapılmış ve yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada da bugüne değin alanda yapılmış çalışmalar ve çalışmalar sonucunda ortaya çıkmış algoritma, ürün, servis vb. incelenmiş, bunların bir akıllı ev sisteminin sesli komutlar ile çalışabilmesi için hangi durumlarda kullanılabileceği ve hangi durumlarda ne gibi avantaj ve dezavantajlara sahip olduğu araştırılmıştır.

show abstract

Section: Literatürunclassified

Akıllı evler için sesli komut algılama yöntemleri

Güneş¹,

Bicakcı²

2018

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Continuous speech recognition [4] [5]-It operates on speech in which, words are connected together. Speech recognition is classified as three types according to sub word unit [3] used for recognition. The types are: syllable-based Recognition, phoneme-based recognition and word-based recognition.…”

Section: Literature Surveymentioning

confidence: 99%

“…Speech recognition system is classified into two types based on input to the system. Isolated speech recognition-it operates on a single word at a time [3], requiring a pause between saying each word. Continuous speech recognition [4] [5]-It operates on speech in which, words are connected together.…”

Section: Literature Surveymentioning

confidence: 99%

Real Time Speech Based Integrated Development Environment for C Program

Bhagavathsingh¹,

Srinivasan²,

Natrajan³

2016

View full text Add to dashboard Cite

This Automatic Speech Recognition (ASR) is the process which converts an acoustic signal captured by the microphone to written text. The motivation of the paper is to create a speech based Integrated Development Environment (IDE) for C program. This paper proposes a technique to facilitate the visually impaired people or the person with arm injuries with excellent programming skills that can code the C program through voice input. The proposed system accepts the C program as voice input and produces compiled C program as output. The user should utter each line of the C program through voice input. First the voice input is recognized as text. The recognized text will be converted into C program by using syntactic constructs of the C language. After conversion, C program will be fetched as input to the IDE. Furthermore, the IDE commands like open, save, close, compile, run are also given through voice input only. If any error occurs during the compilation process, the error is corrected through voice input only. The errors can be corrected by specifying the line number through voice input. Performance of the speech recognition system is analyzed by varying the vocabulary size as well as number of mixture components in HMM.

show abstract