Konuşma İşaretlerinin Derin Evrişimsel Oto Kodlayıcı ve Artık Vektör Nicemleme Tabanlı Sıkıştırılması

Authors : Tahir Bekiryazıcı, Gürkan Aydemir, Hakan Gürkan

Pages : 113-124

Doi:10.46387/bjesr.1452937

View : 76 | Download : 80

Publication Date : 2024-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, konuşma işaretlerini sıkıştırmak için derin öğrenme tabanlı oto kodlayıcı ve artık vektör nicemlemesini temel alan sıkıştırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen sıkıştırma yönteminde, öncelikle giriş konuşma işaretini daha düşük boyutlu bir uzaya atayan oto kodlayıcı kullanılmakta ve ardından oto kodlayıcı çıkışı, artık vektör nicemlemesi ile daha da sıkıştırılmaktadır. Sıkıştırma yöntemi, birbirine paralel çalışan iki farklı kod çözücü yapısı ve iki kod kitapçığı sayesinde farklı oranlarda sıkıştırma oranı sunmaktadır. Yöntemin başarımı konuşma kalitesini algısal değerlendirme metriği kullanılarak TIMIT veri kümesi ile test edilmiştir. Önerilen konuşma sıkıştırma yöntemi, 1.25 ve 2.5 kbps iletim hızları için sırasıyla 1.665 ve 1.985 konuşma kalitesini algısal değerlendirme skorları elde etmiştir.
Keywords : Konuşma Sıkıştırma, Nedensel Evrişimsel Sinir Ağları, Artık Vektör Nicemlemesi, Derin Oto kodlayıcı

ORIGINAL ARTICLE URL