The Classification and Recognition of Turkish Vowels with Self-Organizing Maps
Journal Name:
- Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
The easiness of putting the model into practice, and making signal or system dynamics and structure
observable has made dynamic modeling for time series very popular for the last years. By the years, new
versions and approaches of dynamic modeling have been developed and applied to different kind of signals and
systems. Kohonen’s suggestion was a new approach to local dynamic modeling which he had offered in 1990.
The new technique’s name was ‘Self Organizing Maps’. The innovation of the new approach was its needless of
the memory for saving the history of time series. It was because the whole model is updated with the new sample
of time series. New versions of this technique are introduced in a lot of different kinds of applications by the
years. In this work, ‘Self Organizing Maps’ technique is applied to Turkish vowels and worked on the
advantages of the technique.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Lokal dinamik modelleme teknikleri kullanılarak zaman serilerini modellemek özellikle son yıllarda
oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. Kohonen’in 1990 yılında sunduğu ‘Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar’
yöntemi ile lokal dinamik modelleme tekniğine farklı bir bakış açısı kazandırılmıştır. Bu yöntem ile, zaman
serilerinden türetilen lokal dinamik modeller, sinyalin tüm dinamikleri oldukça başarılı ve kolay bir yöntemle
gösterebilmektedir. Zamanla bu teknik pek çok alanda kendine uygulama alanı bulmuş, gerek Kohonen, gerekse
diğer uzmanlar tarafından pek çok farklı versiyonu türetilmiştir. Yapılan çalışmada SOM yöntemi kısaca
açıklanmış ve bu yöntem yardımıyla Türkçe sesli harfler için sınıflandırma ve tanıma uygulaması yapılmış ve
sonuçları tartışılmıştır.
FULL TEXT (PDF):
- 1
1-6