IoT ağı, internete bağlı Nesneden Şeye, Şeyden İnsana ve İnsandan İnsana etkileşimini içerir. IoT mimarisi çeşitli katmanlardan oluşur. Bu katmanlar arasında Arayüz Katmanı, “nesnelerin” daha kolay birbirine bağlanmasını ve yönetilmesini sağlar. Böylece bilgiler görüntülenirken kullanıcının sistemle net bir şekilde erişilebilir bir etkileşimi sağlanır.

Endüstri 4.0’ın imalat sektöründe verimliliğin sağlanmasının ön koşulu, insanın üretim sistemleriyle bütünleştirilmesidir. Fiziksel ve üretim dünyası arasındaki etkileşimi analiz etmek için insanlarla makine/robotlar arasında etkileşimli bir arayüz kurulmalıdır.

İnsan-Fiziksel sistemler arasındaki etkileşimi kurmak imalat sektöründeki en büyük sorundur. İmalat sektöründe uygulanan insan-fiziksel sistemler bahsedilen modülleri içermektedir.

Bir imalat sektöründe fiziksel modül, sıcaklık sensörlerini, nem sensörlerini ve tarayıcı modülünü içerir. İnsan, sesli komutlarla makineleri ve robotları kontrol edebilmektedir. Bu etkileşimin temel amacı, uyarlanabilir robotları kontrol ederek, dinamik görevi planlayarak ve aktif çarpışmadan kaçınarak doğruluk ve verimlilik elde etmektir.

Otomatik Konuşma Tanıma sistemi, konuşmayı kopyalayan bir teknoloji olarak tanımlanabilir. İnsan iletişiminin en içgüdüsel biçimi olan konuşma, bu teknolojinin temel amacı, bir kişinin söylediği kelimeleri maksimum doğrulukla doğru olarak tanımaktır.

Ayrıca, bu tanıma cinsiyet, gürültü, kelime büyüklüğü, konuşmacı aksanı ve diğer özelliklerden bağımsız olarak herhangi bir insanın konuşmasıyla çalışmalıdır. Bir kez tanındığında, aynı konuşma yazılı bir biçime dönüştürülecektir.

Genel olarak, konuşma sinyalleri, özelliklerinin oldukça durağan olması koşuluyla, 5-100 ms’lik bir süre süren yarı durağan sinyallerdir. Konuşma tanımanın ilk görevi, konuşma örneğinden uygun bilgiyi almak için öznitelik çıkarmanın ardından ön işlemedir. Cepstral katsayılarının çıkarılması için Mel Frekans Cepstral Katsayısı yöntemleri gibi öznitelik çıkarma yöntemleri kullanılmaktadır.

Tamil, dünyada konuşulan geleneksel dillerden biridir. TamilNadu, Puducherry Union Territory ve Hindistan’ın güney bölgelerinin çoğunda insanlar tarafından konuşulan ana dildir. Aynı zamanda Singapur, Malezya, Sri Lanka, Mauritius ve Kanada’da resmi bir dildir. Tamil’de dünyanın her yerine götürülmesi gereken birçok değerli edebi eser bulunmaktadır. Vasuki ve diğerleri, yetişkinler ve çocuklar tarafından konuşulan Tamilce kelimelerden çeşitli duyguların konuşmalarından tespit edilmesini %82 doğrulukla tartışmış ve değerlendirmiştir.

İnsanlar için süreci kolaylaştırmak için artık birçok konuşma tanıma tabanlı uygulama mevcuttur. Sadece sesli komutlar vererek arama yapabilir ve diğer birçok görevi yerine getirebiliriz. SRS, sözlü kelimeler şeklinde girdi alan, bunu çözen ve tanınan kelimeleri görüntüleyen veya teknolojik cihazlara bir görevi otomatik olarak gerçekleştirmesi için komut veren bir sistemdir.

Dijital sinyal Nedir
Elektriksel sinyal Nedir
Analog sinyal nedir
Araba sinyalleri
Discrete sinyal nedir
Sinyalci ne demek
Deterministik sinyal nedir
Periyodik sinyal nedir

Etkili tanıma sistemleriyle, tanınan giriş konuşması aracılığıyla zor bir iş bile verimli bir şekilde yapılabilir. Bunu yaparak, çoklu görev yapmamızı sağladığı için tüketim süresini azaltabiliriz. Ayrıca, şu anda tüm imalat sektörü, işçiler için tehdit oluşturan yüksek elektrik çarpması veya yangın kazası riski içermektedir.

Yüksek gerilim sistemlerinde meydana gelen bu kazalar, konuşma tanıma sistemlerini kullanarak işleri yürütürsek azaltılabilir. Tamilnadu’nun güney kesiminde, üst-alt hiyerarşinin en alt düzeyinde çalışan işçi ve operatörlerin çoğu yalnızca Tamil dilinde akıcıdır. Bu önerinin ana amacı, otomatik sistemleri iyi anlamalarına yardımcı olacak verimli bir Tamil konuşma tanıma sistemi tasarlamada araştırma metodolojilerini keşfetmektir.

Önerilen blok diyagramı verilmiştir.

• İnsan-Fiziksel etkileşim, otomatik endüstrilerdeki en büyük sorundur.
• Fiziksel sistemden veri toplama: Veri toplama, sensör modülleri kullanılarak yapılır.
• İnsandan sisteme: Yapay Zeka, endüstriyel insan – makine etkileşimi kurmak için kullanılır. Ana amaç, doğal olarak insan niyetini anlayan otomatik bir sistem tasarlamaktır.
• Sistemden fiziksele: Fiziksel sistem sensörler aracılığıyla endüstriyel sisteme bağlanarak makine ve süreç kolaylaştırılır.
• Daha sonra ASR tarafından endüstriyel sistemden bilgi alınır. Artık doğrudan insan-fiziksel etkileşim kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedir. İnsan, “konuşma tanıma sistemi aracılığıyla talimat vererek” robota veya otomatik sürece komut verebilir.

Bu bölüm, imalat sektöründeki konuşma tanıma sistemlerinin rolünü ve Tamil dili için mevcut olan çeşitli konuşma tanıma sistemlerinin yanı sıra gelecekte Tamil ASR sistemlerini doğaçlama yapmak için kullanılabilecek metodolojileri özetlemektedir. Bu bölümdeki aşağıdaki bölümler, veritabanlarını toplama yöntemini, genel ASR modelini, özellik çıkarımını, mevcut tanıma yöntemlerini, sistemi doğaçlama için kabul edilebilecek yöntemleri, sonuçları ve gelecekteki çalışmaların kapsamını içerir.

Otomatik Konuşma Tanıma Sistemi

Etkili bir ASR sistemi tasarlamanın önemli bir kriteri, bir konuşma külliyatı toplamaktır. Burada tartışılan mevcut araştırma makalelerinde dikkate alınan veri tabanı, Tamil karakterlerinden, basit kelimelerden ve bazı örnek cümlelerden oluşmaktadır. Konuşma külliyatı, gürültüsüz koşullar altında toplanır ve 16 KHz hızında örneklenir. Tamil dili için hazır veri kümelerinden bazıları listelenmiştir. Bir ASR sistemi, ön işleme, özellik çıkarma ve özellik sınıflandırma modüllerinden oluşur.
ve değerlendirme. Bir ASR’de kullanılan ana bloklar gösterilmiştir.

Ön İşleme

Bir konuşmanın ön işlemesi şunları içerir:

1. Gürültü giderme: sinyalin kalitesini artırmak için uygun filtreler tasarlayarak istenmeyen parazitleri veya gürültüyü ortadan kaldırır.
2. Ses Aktivite Tespiti: Bir konuşma sinyalinde sesli, sessiz ve sessiz bölgeleri belirleme tekniğidir. Bu, sıfır geçiş oranı, sinyalin enerjisi ve otokorelasyon fonksiyonu gibi birkaç parametre kullanılarak elde edilir.
3. Çerçeveleme ve Pencereleme: İlk başta sinyal, tüm konuşma sinyalini analiz etmek yerine, analiz için daha kısa süreli birkaç çerçeveye bölünür. Bitişik çerçeveler arasında %50 örtüşme var. Çerçevelemeden sonra her biri bir pencere fonksiyonu ile çarpılır. Konuşma sinyali, 10-30 ms’lik bir zaman aralığı için çoğunlukla durağandır. Pencereleme, konuşma bölümündeki doğal olmayan süreksizliklerin giderilmesi işlemidir.

Dikdörtgen pencere, Hamming penceresi, Hanning penceresi vb. gibi, seçimi birkaç faktöre bağlı olan birkaç pencere işlevi türü vardır. Hamming penceresi, kenarlar boyunca yumuşak geçişe sahip olduğu ve orijinal sinyalin daha doğru frekans spektrumunu verdiği için konuşma tanıma sistemlerinde çok tercih edilir.

The post Sinyal Biçimleri – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).