4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Article Implementation of Turkish Text-To Synthesis on a Voice Synthesizer Card With Prosodic Features(2017) Tora, Hakan; Uslu, İbrahim Baran; Karamehmet, Timur; Uslu, BaranThis study is on hardware implementation of the Turkish text-to-speech (TTS) synthesis with a voice synthesizer card. Here, a fully functional TTS system, capable of synthesizing every Turkish text, including abbreviations, numbers, etc. is designed and implemented. The system is additionally enriched by applying some prosodic attributes for more intelligible and natural speech production. A set of rules required for proper pronunciation and stress patterns are precisely defined in a lexicon utilized for synthesizing Turkish speech. Performance of the developed system is assessed by the Mean Opinion Score (MOS) test. An average score of 3.29 out of 5 is achieved.It indicates that the proposed synthesizer can be successfully integrated to many practical Turkish TTS applications.Article Sanal Öğrenme Ortamlarındaki Öğrenci Davranışlarının Kümeleme Yöntemi İle Analiz Edilmesi(2019) Eryılmaz, MeltemÖğrenme sürecini yönetmek ve öğrencilerin kendi öğrenmelerinden sorumlu olmalarını sağlamak amacına yönelik uygun araçlar sunan sanal öğrenme ortamları, bu özellikleri ile eğitimci ve öğrencilere geniş imkanlar sağlamaktadır. Tüm bu imkânlara rağmen aynı öğretim kurumu içerisinde sanal öğrenme ortamlarının yeterince etkili kullanılmadığı görülmektedir. Bu deneysel araştırmada sanal öğrenme ortamı olarak Moodle kullanılan bir üniversitede, kullanıcıların ortamı kullanma bilgileri veri madenciliği tekniklerinden kümeleme algoritmaları ile analiz edilerek, ortamda kullanılması tercih edilmeyen ya da daha az tercih edilen bileşenler tespit edilmiştir. Araştırmaya Ankara Atılım Üniversitesi Fen ve Edebiyat Fakültesi’nde Bilgisayara ve Bilgi Sistemlerine Giriş dersini alan 131 öğrenci katılmıştır. Uygulama sürecinde tüm öğrenciler dersi haftada bir kez yüz yüze geri kalanını Moodle sanal öğrenme ortamında olmak üzere harmanlanmış öğrenme yaklaşımı ile almışlardır. Verilerin analizinde kümeleme algoritmalarından k-ortalamalar analizi kullanılmıştır. Kümeleme analizi ile öğrencilerin sanal öğrenme ortamına yönelik memnuniyetleri, bilgisayar kaygıları ve yıl sonu akademik başarılarına göre nasıl bir dağılım gösterdikleri belirlenmiştir. Ayrıca bu dağılıma göre sanal öğrenme ortamındaki aktivite kullanımları arasında farklılık olup olmadığı değerlendirilmiştir.Article Öz Bağlanım Denklem Tahmini ile Durağanlık Testi: Bir Endüstriyel İşletişim Örneği(2022) Yucesan, Ongun; Ozkil, AltanAR ve ARMA tahminleri, eldeki bir seri için temel bir matematiksel ifadeyi belirlemek açısından iyi bilinen araçlar olmaya devam etmektedir. Matematiksel bir denklem elde edildiğinde, girdi ve çıktı arasında bir transfer fonksiyonu türetmek mümkündür. Bu transfer fonksiyonunun kutupları birim çemberin üzerinde veya dışında yer alıyorsa, üretilen seri durağan olmayacaktır. Önemli sayıda numunenin üretildiği böyle bir seri, bir simülasyon etkinliği için tamsayı taşmalarına neden olacaktır. Çalışma için, Hatalar Arası Ortlama Zaman (HAOZ) gözlem amaçlı doğrulama serisi, bir Endüstriyel Gömülü PC İletişimi Sınama yatağından alınmıştır. Bunlar zaman ve sıklık açısından AR ve ARMA tarafından tahmin edilenlerle karşılaştırılır. AR tahmini, durağan özelliği koruyan 57 derecelik bir polinom durumunda, orijinal gözlemle daha iyi bir eşleşmeye sahiptir.Article Mobile Robot Navigation Using Reinforcement Learning in Unknown Environments(2019) Khan, M. U.In mobile robotics, navigation is considered as one of the most primary tasks, which becomes more challenging during local navigation when the environment is unknown. Therefore, the robot has to explore utilizing the sensory information. Reinforcement learning (RL), a biologically-inspired learning paradigm, has caught the attention of many as it has the capability to learn autonomously in an unknown environment. However, the randomized behavior of exploration, common in RL, increases computation time and cost, hence making it less appealing for real-world scenarios. This paper proposes an informed-biased softmax regression (iBSR) learning process that introduce a heuristic-based cost function to ensure faster convergence. Here, the action-selection is not considered as a random process, rather, is based on the maximum probability function calculated using softmax regression. Through experimental simulation scenarios for navigation, the strength of the proposed approach is tested and, for comparison and analysis purposes, the iBSR learning process is evaluated against two benchmark algorithms.
