| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezsiz Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Otomata kuramı ve genel kavramlarını bilir.
- Sonlu durum dönüştürücülerini açıklar.
- Ağırlıklandırılmış otomata algoritmalarını açıklar.
- Konuşma tanıma modellerini bilir.
- Metni konuşmaya dönüştürme yöntemlerini uygular.
- Öğrenilen yöntem ve teknikleri mühendislik problemine uygular.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Otomata kuramına ve konuşma tanımaya genel bakış. Otomata kuramsal temeller. Sonlu durum yazılım araçlarına giriş. Oransal ilişkiler. Geçişler/dönüşler ve ağırlıklandırılmış sonlu durumlu dönüştürücüler. Ağırlıklandırılmış otomata algoritmaları. En-kısa yol algoritmaları. Ağırlıklandırılmış dönüştürücülerin birleşimi ile konuşma tanıma. Konuşma tanıma modelleri. Büyük derlem ile konuşma tanıma. Metni konuşmaya dönüştürme. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Otomata kuramına ve konuşma tanımaya genel bakış |
|
2. Hafta |
Otomata kuramsal temeller |
|
3. Hafta |
Sonlu durum yazılım araçlarına giriş |
|
4. Hafta |
Oransal ilişkiler |
|
5. Hafta |
Oransal ilişkiler |
|
6. Hafta |
Geçişler/dönüşler ve ağırlıklandırılmış sonlu durumlu dönüştürücüler |
|
7. Hafta |
Ağırlıklandırılmış otomata algoritmaları |
|
8. Hafta |
Ara-sınav |
|
9. Hafta |
En-kısa yol algoritmaları |
|
10. Hafta |
Ağırlıklandırılmış dönüştürücülerin birleşimi ile konuşma tanıma |
|
11. Hafta |
Ağırlıklandırılmış dönüştürücülerin birleşimi ile konuşma tanıma |
|
12. Hafta |
Konuşma tanıma modelleri |
|
13. Hafta |
Büyük derlem ile konuşma tanıma |
|
14. Hafta |
Metni konuşmaya dönüştürme |
|
| Kaynaklar | 1. Rabiner, L.R., Schafer, R.W., "Digital Processing of Speech Signals" Pearson Higher Education, (2011)
2. Rabiner, L.R., Juand, B.H., "Fundamentals of Speech Recognition", Prentice Hall, (1993)
3. Jelinek, F., "Statistical Methods For Speech Recognition", MIT Press, (1998)
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Soru-Cevap
- Sunum
- Eğitim-Uygulama
- Sorun/Problem Çözme
- Proje
- Rapor Hazırlama
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
1 |
15 |
| Proje |
1 |
15 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
11 |
154 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
69 |
69 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
44 |
44 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
|
|
|
| Toplam İş Yükü | 313 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10.43 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
