kws ne demek?
KWS (Keyword Spotting), Türkçe'de "Anahtar Kelime Tespiti" anlamına gelir. Sesli komut sistemleri, akıllı ev cihazları ve sesli asistanlar gibi uygulamalarda kullanılan bir teknolojidir. KWS, sürekli bir ses akışı içerisinde önceden tanımlanmış belirli kelimeleri (anahtar kelimeleri) tespit etmeyi amaçlar.
Temel İşleyiş:
- Eğitim: Bir KWS sistemi, tespit etmesi istenen anahtar kelimelerin çeşitli telaffuz varyasyonları ile eğitilir. Bu eğitim, genellikle büyük bir ses veri kümesi kullanılarak yapılır.
- Özellik Çıkarımı: Gelen ses sinyalinden, frekans bilgisi (MFCC - Mel Frequency Cepstral Coefficients gibi) gibi ayırt edici özellikler çıkarılır.
- Model Karşılaştırması: Çıkarılan özellikler, eğitilmiş model ile karşılaştırılır. Bu karşılaştırma, genellikle Makine Öğrenmesi algoritmaları (örn., Derin Öğrenme, Hidden Markov Models) kullanılarak yapılır.
- Tespit: Karşılaştırma sonucunda, gelen ses sinyalinde anahtar kelimenin bulunup bulunmadığına karar verilir. Eğer benzerlik belirli bir eşik değerini aşarsa, anahtar kelime tespit edilmiş olur.
Kullanım Alanları:
- Sesli Asistanlar: Örneğin, "Hey Google" veya "Alexa" gibi uyandırma kelimeleri KWS ile tespit edilir.
- Akıllı Ev Cihazları: Cihazların sesli komutlarla kontrol edilmesini sağlar.
- Güvenlik Sistemleri: Belirli tehlike sinyallerini (örn., "İmdat") tespit ederek alarmı tetikleyebilir.
- Sesle Arama: Uygulamalarda veya web sitelerinde sesli arama yapmayı kolaylaştırır.
Önemli Kavramlar:
- Anahtar Kelime: Tespit edilmesi istenen kelime veya kelime öbeği (Anahtar Kelime).
- Özellik Çıkarımı: Ses sinyalinden anlamlı bilgilerin elde edilmesi (Özellik%20Çıkarımı).
- Makine Öğrenmesi: KWS sistemlerinin eğitilmesinde kullanılan algoritmalar (Makine%20Öğrenmesi).
- Derin Öğrenme: Özellikle büyük veri setleri ile yüksek doğruluklu KWS sistemleri oluşturmak için kullanılan bir Makine Öğrenmesi alt dalı (Derin%20Öğrenme).
- MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients): Ses sinyalinden çıkarılan, insan işitme sistemini taklit eden bir özellik vektörü (MFCC).