• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Işık
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • View Item
  •   DSpace@Işık
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Türkçe haber yayını verileri için bürünsel bilginin çıkarılması ve cümle bölütlemede kullanılması

Thumbnail

View/Open

Publisher's Version (355.7Kb)

Date

2014-04-23

Author

Dalva, Doğan
Revidi, İzel D.
Güz, Ümit
Gürkan, Hakan

Metadata

Show full item record

Citation

Dalva, D., Revidi, İ. D., Güz, Ü. & Gürkan, H. (2014). Extracting the prosodic information for turkish broadcast news data and using on the sentence segmentation task. Paper presented at the 2014 22ND Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU), 1810-1813. doi:10.1109/SIU.2014.6830603

Abstract

Bu çalışmada, Türkçe haber yayını verilerine ilişkin bürünsel özelliklerin açık kaynak kodlu yazılımlar ile çıkarılması ve bürünsel özellik gruplarının Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition) Sistemi çıkışından elde edilen metin üzerinde cümle bölütlemedeki başarımlarının karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir.Özellikle cümle bölütleme işlevi için oldukça yüksek başarım oranına sahip bir bürünsel özellik seti elde edilmiştir.
 
In this study, extracting the prosodic information for Turkish Broadcast News Data using the open source tools and comparing the sentence segmentation performances of these grouped prosodic information on the raw data obtained as an output from the Automatic Speech Recognition System are established. Especially for the sentence segmentation task, a very promising prosodic feature set is obtained.
 

Source

2014 22ND Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU)

URI

https://hdl.handle.net/11729/716
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830603

Collections

  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering [222]
  • Scopus İndeksli Bildiri Koleksiyonu [452]
  • WoS İndeksli Bildiri Koleksiyonu [353]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • A novel noise robust and low bit rate speech coding algorithm 

    Güz, Ümit; Gürkan, Hakan; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2009)
    In this work, a new noise robust and variable length frame based speech modeling method is introduced. This method consists of three major steps which includes noise removal algorithm, coding and encoding algorithms, ...
  • Representation of speech signals by single signature base function within optimum frame length 

    Akdeniz, Rafet; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2000)
    Before this study, we proposed a novel method to represent signals in terms of, so called, “Signature Base Functions-SBF" which were extracted from the physical features of the waveform under consideration. SBF were ...
  • A new speech modeling method: SYMPES 

    Güz, Ümit; Gürkan, Hakan; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2006)
    In this paper, the new method of speech modeling which is called SYMPES is introduced and it is compared with the commercially available methods. It is shown that for the same compression ratio or better, SYMPES yields ...



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Işık

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitation

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide || Library || Işık University || OAI-PMH ||

Işık University Library, Şile, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
Işık University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Işık:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.