How does language model size effects speech recognition accuracy for the Turkish language?

Authors : Behnam ASEFİSARAY, Erhan MENGÜŞOĞLU, Murat HACIÖMEROĞLU, Hayri SEVER

Pages : 100-105

View : 11 | Download : 5

Publication Date : 2016-05-01

Article Type : Other Papers

Abstract :Bu çalışmanın hedefi, Dil Modeli insert ignore into journalissuearticles values(DM); üretmek için kullanılan metin derlem büyüklüğünün, Ses Tanıma Sistemleri insert ignore into journalissuearticles values(STS); üzerindeki etkisini araştırmaktır. Çalışmada ayrıca DM elde etmek için yapılması gereken işler detaylı olarak anlatılmaktadır. DM istatistiksel olarak oluşturulduğundan, eğitim verisinde bulunan veri miktarı arttıkça STS doğruluğunun artması beklenmektedir. Fakat Türkçe gibi sondan eklemeli dillerde, kullanılan derlemin büyüklüğünün hangi noktaya kadar sistemin doğruluk oranı üzerinde etkin olacağı önem taşımaktadır. Bu çalışmada, toplanan farklı büyüklükteki metin derlemleri ile konuşma tanıma sisteminde Dil Model Ağırlığı insert ignore into journalissuearticles values(DMA); ve Aktif Token Sayısı insert ignore into journalissuearticles values(ATS); parametrelerini değiştirerek yapılan deneyler yer almaktadır. Bu çalışma DM boyutu büyüdükçe Türkçe konuşma tanıma başarımının yükseldiğini göstermektedir. Ancak, DMA ve ATS değerlerinde yapılan ayarlamaların tanıma başarımına olumlu bir etki yaptığı gözlemlenememiştir.
Keywords : Dil modeli, Ses tanıma sistemleri, Dil modeli ağırlığı, Aktif token sayısı