Türkçe de Ünlülerin Formant Analizi



Benzer belgeler
Türkçe de Ünlülerin FormantĐncelemesi

Biyo-Medikal Mühendisliği Enstitüsü. Bbatı Dilleri ve Edebiyatı Bölümü. Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü {sayliome,

Ömer Şayi i ve Levent M. A ıslan Boğaziçi Üniversitesi

Türkçe Ses Sentezi için Süre Modellenmesi

TÜRK DİL BİLGİSİ ÖĞRETİMİNDE ÜNLÜLERİN SINIFLANDIRILMASINA YÖNELİK ELEŞTİREL BİR DEĞERLENDİRME. 2. Araştırmanın Kapsamı ve Kaynakları

FONETİK ÇALIŞMALAR VE AĞIZ ARAŞTIRMALARINDA BİLGİSAYAR VE SES PROGRAMLARININ KULLANIMI

SESBİLİM ÇALIŞMALARI. Prof. Dr. İclâl ERGENÇ

SÜREKLİ SAKLI MARKOV MODELLERİ İLE METİNDEN BAĞIMSIZ KONUŞMACI TANIMA PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

Doğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009

Konuşma Terapisine Yönelik Otomatik Konuşma Tanıma Yöntemleri

DİL BİLGİSİ KAYNAKLARINA GÖRE TÜRKİYE TÜRKÇESİNİN ÜNLÜ VE ÜNSÜZLERİ Çalışma Taslağı 6 Kasım 2008

TÜRKÇE ÜNLÜ FORMANT FREKANS DEĞERLERİ VE BU DEĞERLERE DAYALI ÜNLÜ DÖRTGENİ

Adli Konusma Bilimi ve Uygulamaları Burcu Önder Adli Ses Analiz Uzmanı

Ekrem MALKOÇ, Levent GÜNER. Van Jandarma Bölge Kriminal Laboratuvar Amirliği

Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

Dinamik Zaman Bükmesi Yöntemiyle Hece Tabanlı Konuşma Tanıma Sistemi

ÖRÜNTÜ TANIMA YÖNTEMLERİ KULLANARAK KONUŞMACI BAĞIMLI AYRIŞIK SÖZCÜK TANIMA. Betül KESKİN

Sürtünmeli Ünsüzler. Praat. Sınıflandırma (Islıksı Islıksı Olmayan) Sınıflandırma (Boğumlanma Noktasına Göre)

TÜRKÇENĐN ÖĞRETĐMĐNDE ÜNSÜZLERĐN SINIFLANDIRILMASI ÖZET ABSTRACT

TIKANMAYA BAĞLI UYKU APNESİ HASTALARI VE BASİT HORLAYANLARDA HORLAMA SESLERİNİN SPEKTRAL ZARF ANALİZİ

İNSAN İLE BİLGİSAYAR ARASINDA SESLİ İLETİŞİMİN İYİLEŞTİRİLMESİ

Türkiye Türkçesi'ndeki ünlüterin sesbilgisel özellikleri

EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN

1.Bölüm Ses, Ses bileşenleri, İnsan kulağının duyarlılığı, İşitsel-Fizyolojik yeğinlik, Grafik gösterme biçimleri Prof. Dr.

Metal kalıplar Tabanı plastik enjeksiyonla üretilen, sayası ısı ile form alması istenilen (Rok ) ayakkabıların imalatında kullanılmaktadır.

2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.

Akustik Temizleyici Seçimi. Tipik bir yaklaşım.

Konuşma İşleme ve Uygulamaları (EE 519) Ders Detayları

Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Alt-bant İşlemeye Dayalı Bir Ses Sınıflandırma Sistemi

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

TÜRKİYE TÜRKÇESİNDEKİ YUMUŞAK G ÜNSÜZÜNÜN FONETİK ANALİZİ Mehmet Akif KILIÇ 1 Mevlüt ERDEM 2

y Konuşma sesleriyle ilgili nesnel değerler ortaya koyar. 1. seçenek: 2. seçenek: y Fonetik çözümleme, fonetik laboratuvarında ve

LINEAR PREDICTIVE CODING VE DYNAMIC TIME WARPING TEKNİKLERİ KULLANILARAK SES TANIMA SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

Verilerin Düzenlenmesi

BİRİNCİ YIL GÜZ DÖNEMİ

objektif değerlendirilmesini sağlayan bilim - veri arasındaki farkın olup olmadığını tespit

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

EHM381 ANALOG HABERLEŞME DÖNEM PROJESİ

STANDART TÜRKÇEDEKİ ÜNLÜLERİN AKUSTİK ANALİZİ

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I LAB SINAVI DARBE GENLİK MODÜLASYONU (PWM)

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Bölüm 14 FSK Demodülatörleri

Türkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma

Fizik 102-Fizik II /II

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Ses Komut Tanıma ile Gezgin Araç Kontrolü. Mobile Vehicle Control With Voice Command Recognition

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

TÜRKÇE KOMUTLARI TANIYAN SES TANIMA SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM

MAHREC: Mobil Tabanlı Harf Çıkış Bozukluklarının İyileştirilmesi

- İşgücüne katılım oranlarının önemi anlaşılmalıdır.

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Dijital Sinyal İşleme EEE

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ

İstatistik ve Olasılık

Arazi Kullanımı Veri Kaynakları ve Yöntem. Öğrt.Gör.Dr. Rüya Bayar

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

İÇİNDEKİLER KISIM I SİSTEMATİK YAKLAŞIM

13. Olasılık Dağılımlar

Şekil 3-1 Ses ve PWM işaretleri arasındaki ilişki

DENEY NO:1 SAYISAL MODÜLASYON VE DEMODÜLASYON

SESİN DOĞASI VE OLUŞUMU The Nature of Sound

BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ DİLBİLİM BÖLÜMÜ

Yabancı Elyaf Sınıflandırması

Optik Filtrelerde Performans Analizi Performance Analysis of the Optical Filters

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

Online teknik sayfa MCS100FT-C SEOS ÇÖZÜMLERI

Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

BİR HECE-TABANLI TÜRKÇE SESLİ İFADE TANIMA SİSTEMİNİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ

ÖZGEÇMİŞ. 7. Yayınlar 7.1 Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI,SSCI,Arts and Humanities)

ALTERNATİF AKIMIN TEMEL ESASLARI

TÜBİTAK-BİDEB Lise Öğretmenleri (Fizik, Kimya, Biyoloji ve Matematik) Proje Danışmanlığı Eğitimi Çalıştayı LİSE-2 (ÇALIŞTAY 2012) SUYUN DANSI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo

Online teknik sayfa MCS100E HW-C SEOS ÇÖZÜMLERI

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA)

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

ADLİ TIP AUDIO DEVAMLILIK ANALİZİ RAPORU

AYRIŞIK SÖZCÜK TABANLI TÜRKÇE KONUŞMACI TANIMA SİSTEMİ GELİŞTİRME VE ANAHTAR KELİME SEÇİMİNİN KONUŞMACI TANIMA PERFORMANSINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

Bölüm 13 FSK Modülatörleri.

yarnmaster İplik Hataları ve Splays'ların

SANTRALLERİ SICAK SULU ISITMA DENGELENMESİ. üçüka Dokuz Eylül Üniversitesi Makina Müh. M

BAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR

Türkçe de Duygu Çözümlemesi. H. Mesut Meral, Hazım K. Ekenel, A. Sumru Özsoy Boğaziçi Üniversitesi

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Transkript:

Türkçe de Ünlülerin Formant Analizi Oytun Türk*, Ömer Şayli**, A. Sumru Özsoy***, Levent M. Arslan* Boğaziçi Üniversitesi *Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü **Biyomedikal Mühendisliği Enstitüsü ***Batı Dilleri Edebiyatı Bölümü Özetçe Türkçedeki seslerin akustik özelliklerinin tamamen çıkarılması hedefi, sesbilgisi ve yapay ses sentezi uygulamaları için büyük önem taşımaktadır. Türkçedeki ünlülerin formant frekansları da önemli akustik parametrelerden biridir. Formant frekanslar, sesin en yüksek enerjiye sahip olduğu frekans değerleridir. Ünlüler için genelde ilk 4 formant frekansın bulunması, o ünlü için yeterli olmaktadır. Bu çalışmada, Türkçedeki ünlülerin formant frekansları incelenmektedir. İnceleme için, bilgisayar yardımıyla dijital olarak kaydedilen 15 yetişkin erkek, 14 yetişkin kadın, 15 erkek çocuk ve 8 kız çocuğa ait ses kayıtları kullanılmıştır. Yetişkin erkek ve kadınlarda F1 ve F2 ye göre ayrımlar belirlenmiş, çocuklarda formant frekanslarına göre ayrım yapmanın yetişkinlere göre daha zor olduğu gözlenmiştir. 1. GİRİŞ Türkçe de ünlüler çene açısının büyüklüğüne göre kapalı (geniş), açık (dar) olarak sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırma, dudak biçimine göre düz ve yuvarlak şeklinde yapılmaktadır. Türkçe ünlüler, dilin devinimine ve biçimine göre ise arka, orta ve ön dil olarak üçe ayrılmaktadır. Tablo 1 de Türkçe de ünlülerin sınıflandırılması gösterilmiştir. Ön Orta Arka Düz Yuvarlak Düz Yuvarlak Düz Yuvarlak Kapalı i ü ı u Açık e ö a o Tablo 1. Türkçe de ünlülerin sınıflandırılması. Ünlülerle ilgili en önemli akustik özniteliklerden biri formant frekanslarıdır. Formant frekans değerlerinin seslendirilen ünlüye ve konuşmacıya bağlı olarak değiştiği bilinmektedir. Çeşitli dillerde ünlülerin formant frekans istatistikleri çıkarılmış olup (Referanslar) Türkçe için bu konuda kapsamlı bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu çalışmada, Türkçe için formant frekanslarının ünlülerdeki istatistiksel değerleri bulunmuştur. İlk dört formant frekans değerlerinin farklı cinsiyet ve yaş grupları için ortalama ve standart sapmalarının hesaplanmasında kullanılmak üzere Türkçe bir veri tabanı toplanmıştır. İnceleme bilgisayar programları yardımıyla otomatik olarak gerçekleştirilmiştir. Bölüm 2 de ses, ses işaretinin oluşumu ve ses analiziyle ilgili kısa bilgiler verilmiştir. Bölüm 3 te kullanılan veri tabanının özellikleri ve analiz yöntemi açıklanmıştır. Farklı yaş ve cinsiyet grupları için ünlülerin formant frekans değerleri Bölüm 4 te verilmiştir. Çalışma, Bölüm 5 te sonuçların tartışılmasıyla sona ermektedir.

2. SES İŞARETİ ANALİZİ 2.1. Ses ve Ses İşaretinin Oluşumu Ses işareti akciğerlerde üretilen havanın ses yolunda değişime uğramasıyla oluşur. Şekil 1'de ses üretim mekanizması ana hatlarıyla gösterilmektedir. Bu değişim sırasında üretilen sese ve sesi üreten kişiye bağlı olarak çeşitli frekanslarda (çınlama sıklıkları) enerji yoğunlaşması gerçekleşir. Bu frekanslara formant frekansı adı verilmektedir. İlk üç formant frekansı genelde ünlüleri ayırt etmek için yeterlidir. Spektrumda ünlüler koyu renkli çınlama sıklıklarıyla kolayca fark edilebilmektedirler. Diğer bir deyişle çınlama sıklıkları, seslerin yoğun enerjiye sahip olduğu, algısal açıdan düşük enerjili sıklıklara göre daha önemli olan sıklıklardır. 2.2. Spektrogram Ses işaretinin farklı frekanslardaki enerji dağılımının zamanla değişimini gösteren görsel analiz aracına spektrogram denilmektedir. Spektrogram kayıtların etiketlenmesinde kullanılmaktadır. Şekil 2 de yetişkin bir erkek tarafından söylenen zeybek sözcüğüne karşılık gelen ses şiddetinin zamana göre değişimini gösteren dalga biçimi (sesin oluşturduğu hava basıncı), ilk dört formant frekans ve spektrogram gösterilmiştir. Ses dalga biçiminde dikey eksen hava basıncının değerini, düşey eksen zamanı gösterir. Formant frekansları en düşük frekans değerine sahip olan ilk formanttan başlanarak F1, F2, F3,... şeklinde işaretlenir. F0 sesin temel frekans değerine karşılık gelir ve sesin kalınlığı/inceliğiyle orantılı bir akustik özniteliktir. Spektrogram vasıtasıyla sesin her sıklıktaki (frekanstaki) enerjisinin zamana göre değerini ve değişimini görmek mümkündür. Spektrogramda dikey eksen sıklık değerlerini, düşey eksen zamanı gösterir. Spektrogramda herhangi bir sıklıktaki koyuluk, o sıklıktaki enerjinin yoğunluğuyla orantılıdır (Şayli ve Arslan, 2003). Ses akustiği, fonetik ve ses fiziği ile ilgili kaynaklarda ses fiziği ile ilgili daha ayrıntılı bilgiler bulunabilir. Örneğin Lieberman ve Blumstein (1988), Hardcastle ve Laver (1997) bu konuda başvurulabilecek kaynaklardır. Şekil 1. Ses üretim mekanizması

Şekil 2. Yetişkin bir erkek konuşmacıdan alınan zeybek sözcüğüne karşılık gelen ses kaydının Wavesurfer programı ile yapılan ses çözümlemesi. Şekilde ilk dört formant frekansı sırasıyla F1, F2, F3 ve F4 olarak işaretlenmiştir. 3. YÖNTEM 3.1. Veri Tabanı İncelenen ses kayıtları farklı cinsiyetlerde ve farklı yaş gruplarındaki konuşmacılardan toplanmıştır. Konuşmacıların anadili Türkçe dir. Tüm konuşmacılar İstanbul ağzıyla konuşmaktadır. Kayıtlar sessiz ofis, laboratuar ve sınıf ortamlarında bilgisayar ile dijital olarak alınmıştır. Kayıtların alınmasında Sestek Ses Kayıt Programı kullanılmıştır. Dijital kayıt formatı 16-bit, 16 KHz, Microsoft PCM Wave formatıdır. İki tip mikrofon kullanılmıştır: Behringer XM2000S kardioid mikrofon ve Plantronics Audio 50 analog headset mikrofon. Toplanan veri tabanıyla ilgili ayrıntılar Tablo 2 de gösterilmiştir. Grup Konuşmacı Sayısı Yaş Tümce ve Sözcük Sayısı Yalıtılmış Ünlü Sayısı (tek başına söylenen) Yetişkin erkek 15 22-56 291 (72 tümce + 8 219 sözcük) Yetişkin kadın 14 20-51 291 (72 tümce + 8 219 sözcük) Erkek çocuk 15 6 49 (sözcük) 8 Kız çocuk 8 6 49 (sözcük) 8 Tablo 2. Kullanılan veritabanı ile ilgili kişi sayıları ve tümce/sözcük sayıları.

3.2. Formant Analizi Tüm ses kayıtları HTK programı ile bilgisayar ortamında otomatik olarak etiketlenmiştir. Etiketleme için 205 konuşmacıdan (105 erkek, 90 kadın) toplanmış ve elle etiketlenmiş ses kayıtları ile eğitilen fonem tabanlı Saklı Markov Modelleri (Hidden Markov Models) kullanılmıştır. Tüm etiketler gözden geçirilerek hatalı etiketlenen kısımlar çıkarılmış ve formant analizi kalan kısım üzerinde gerçekleştirilmiştir. Formant analizinde her ötümlü için ortalama formant değeri otomatik olarak hesaplanmıştır. Bölüm 3.2 de verilen değerler ünlülere karşılık gelen ortalama formant frekanslarının ortalama ve standart sapmalarıdır. Formant analizi Matlab ortamında geliştirdiğimiz, doğrusal öngörü analizi (linear prediction analysis - LPC) yöntemine dayanan bir programla gerçekleştirilmiştir. 4. SONUÇLAR Formant frekanslarının yaşa, cinsiyete ve seslendirilen ünlüye bağlı olarak değiştiği bilinmektedir. Bu nedenle analiz dört ayrı yaş-cinsiyet grubunda (yetişkin erkek, yetişkin kadın, erkek çocuk ve kız çocuk) her ünlünün formant frekans değerlerinin ortalaması ve standart sapması hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Yalıtılmış ünlüler ve sözcük/tümce içinde geçen ünlülerin formant frekans istatistikleri ayrı ayrı hesaplanmıştır. Tablo 3, 4, 5 ve 6 da yalıtılmış ünlüler için ortlama formant frekans değerleri ve standart sapmaları gösterilmektedir. Tablo 7, 8, 9 ve 10 da benzer analiz sözcük/tümce içinde geçen ünlüler için gerçekleştirilmiştir. a 628.9 1259.3 2706.2 136.1 465.0 208.5 e 485.6 1834.0 2614.1 35.3 120.7 125.3 ı 537.4 1577.5 2722.0 367.6 412.5 416.2 i 286.1 2177.9 2942.7 36.3 225.8 236.8 o 467.7 1064.5 2695.4 151.9 665.8 388.4 ö 543.9 1516.7 2549.3 297.7 365.9 361.1 u 309.9 908.8 2400.9 54.7 252.9 234.6 ü 372.1 1632.7 2369.3 315.1 323.3 399.8 Tablo 3. Yetişkin erkekler için Türkçe yalıtılmış ünlülerin formant analiz sonuçları. a 777.9 1414.5 2822.7 230.7 385.5 229.7 e 517.7 1472.1 2658.0 197.0 665.2 328.6 ı 839.4 1798.1 2846.3 500.5 903.9 840.5 i 422.6 2078.1 3037.2 189.2 719.0 262.5 o 515.9 983.1 2361.4 114.2 193.5 451.0 ö 522.6 1220.2 2201.8 173.5 557.5 544.8 u 477.1 1192.0 2436.5 178.9 411.6 650.2 ü 433.0 1729.1 2540.7 215.0 460.5 396.9 Tablo 4. Yetişkin kadınlar için Türkçe yalıtılmış ünlülerin formant analiz sonuçları.

a 927.3 1716.1 2728.6 129.4 341.9 323.7 e 747.7 1798.4 2878.6 113.7 412.9 278.8 ı 688.3 1680.4 2716.5 123.3 257.2 213.1 i 587.8 1753.1 2944.9 90.5 468.7 235.6 o 765.2 1564.4 2664.3 132.7 324.1 382.5 ö 717.8 1684.4 2748.0 95.0 266.9 265.9 u 602.5 1347.0 2541.0 120.4 276.1 328.7 ü 556.8 1622.2 2701.0 140.7 314.9 266.3 Tablo 5. Erkek çocuklar için Türkçe yalıtılmış ünlülerin formant analiz sonuçları. a 978.6 1795.1 2717.7 118.3 226.0 204.5 e 840.3 1990.1 3027.3 99.0 322.3 217.3 ı 854.6 1834.2 2855.9 334.2 533.9 434.8 i 614.8 1840.8 3004.2 74.2 446.7 279.6 o 873.4 1830.2 2848.7 129.9 418.4 401.0 ö 777.1 1763.6 2768.5 94.7 258.9 256.8 u 788.0 1617.3 2805.0 164.4 256.6 264.3 ü 655.3 1630.7 2740.5 125.9 417.3 259.9 Tablo 6. Kız çocuklar için Türkçe yalıtılmış ünlülerin formant analiz sonuçları. a 596.0 1381.9 2690.2 162.6 455.7 190.0 e 485.6 1834.0 2614.1 35.3 120.7 125.3 ı 537.4 1577.5 2722.0 367.6 412.5 416.2 i 346.6 2079.2 2879.0 171.2 285.9 252.5 o 467.7 1064.5 2695.4 151.9 665.8 388.4 ö 526.6 1526.1 2558.4 295.8 355.5 350.8 u 322.6 954.7 2419.6 73.3 305.8 238.7 ü 372.1 1632.7 2369.3 315.1 323.3 399.8 Tablo 7. Yetişkin erkekler için Türkçe sözcük/tümcelerdeki ünlülerin formant analiz sonuçları. a 697.6 1463.5 2742.8 275.9 384.0 280.6 e 508.3 1475.8 2654.0 165.6 571.3 275.1 ı 839.4 1798.1 2846.3 500.5 903.9 840.5 i 511.3 1989.9 2979.8 293.4 612.5 255.1 o 584.7 1110.4 2443.2 242.7 442.2 497.7 ö 506.1 1221.8 2217.6 171.7 525.6 516.1 u 546.2 1291.5 2513.4 276.0 499.7 659.6 ü 433.0 1729.1 2540.7 215.0 460.5 396.9 Tablo 8. Yetişkin kadınlar için Türkçe sözcük ve cümlelerdeki ünlülerin formant analiz sonuçları.

a 931.4 1781.7 2752.8 125.5 279.4 271.5 e 769.5 1820.4 2857.0 118.2 346.6 248.2 ı 688.3 1680.4 2716.5 123.3 257.2 213.1 i 708.6 1827.3 2958.2 202.6 414.9 214.4 o 786.6 1596.5 2684.6 154.1 338.5 378.3 ö 772.1 1752.0 2782.5 132.4 271.9 245.7 u 602.5 1347.0 2541.0 120.4 276.1 328.7 ü 634.6 1725.1 2770.5 188.7 341.2 278.4 Tablo 9. Erkek çocuklar için Türkçe sözcük ve cümlelerdeki ünlülerin formant analiz sonuçları. a 975.1 1820.2 2760.4 160.8 236.8 226.4 e 850.7 1921.7 2921.4 102.8 281.1 213.5 ı 854.6 1834.2 2855.9 334.2 533.9 434.8 i 677.3 1849.7 2972.7 148.7 397.6 253.4 o 906.8 1863.6 2864.7 136.1 376.4 361.3 ö 789.6 1796.1 2768.2 102.5 256.6 229.0 u 788.0 1617.3 2805.0 164.4 256.6 264.3 ü 764.7 1780.2 2859.1 218.3 433.6 298.7 Tablo 10. Kız çocuklar için Türkçe sözcük ve cümlelerdeki ünlülerin formant analiz sonuçları. Tüm ünlülerin formant frekanslarının farklı yaş-cinsiyet gruplarına göre dağılımları Şekil 3, 4, 5 ve 6 da gösterilmiştir. Şekil 3. Yetişkin erkekler için tüm ünlülerin ilk iki formant frekansının sözcük/tümce içindeki ünlüler (sol) ve yalıtılmış ünlüler için dağılımları.

Şekil 4. Yetişkin kadınlar için tüm ünlülerin ilk iki formant frekansının sözcük/tümce içindeki ünlüler (sol) ve yalıtılmış ünlüler için dağılımları. Şekil 5. Erkek çocuklar için tüm ünlülerin ilk iki formant frekansının sözcük/tümce içindeki ünlüler (sol) ve yalıtılmış ünlüler için dağılımları. Şekil 6. Kız çocuklariçin tüm ünlülerin ilk iki formant frekansının sözcük/tümce içindeki ünlüler (sol) ve yalıtılmış ünlüler için dağılımları.

Şekil 7. Sözcük/tümcelerdeki ünlülerin F1-F2 dağılımları.

Şekil 8. Yalıtılmış ünlülerin F1-F2 dağılımları.

Şekil 7 ve 8 de her ünlü için F1 ve F2 değerlerinin farklı yaş-cinsiyet gruplarına göre dağılımları bir arada gösterilmiştir. Bu şekillerden her ünlünün ilk iki formant frekansı değerlerinin yaş-cinsiyet grubuna bağlı olarak değiştiği gözlenmektedir. 5. TARTIŞMA Yetişkin erkek konuşmacılar için elde edilen sonuçlar F1 e göre üç ayrımın yapılmasını sağlamaktadır: F1 > 600 Hz. Ünlü: /a/ (kapalı-açık-düz ü.) 430 Hz < F1< 600 Hz. Ünlüler: /e/, /o/, /ö/ F1 < 430 Hz. Ünlüler: /i/, /ü/, /u/ (/ı/ hariç kapalı ünlüler) Yetişkin erkekler için F2 ye göre ayrım aşağıdaki gibidir. F2 nin değişiminde dil devinimi ve biçimi etkilidir. F2 > 1450 Hz. Ünlüler: /a/, /u/, /o/ (arka dil ünlüleri) 1450 Hz < F2 < 1650 Hz. Ünlüler: /ı/ (orta dil ünlüsü) F2 < 1450 Hz. Ünlüler: /e/, /i/, /ü/, /ö/ (ön dil ünlüleri) Benzer şekilde yetişkin kadınlar için sonuçlar incelendiğinde F1 e göre iki ayrım gözlenmektedir: F1 > 600 Hz. Ünlüler: /a/ (kapalı-açık-düz ü.), /ı/ (orta-kapalı-düz ü.), /o/ (açıkyuvarlak-arka), /u/ (kapalı-arka-yuvarlak). F1 < 600 Hz. Ünlüler: /e/, /i/, /ö/, /ü/ (ön dil ünlüleri) Yetişkin kadınlarda F2 ye göre ayrım şu şekildedir: F2 > 1600 Hz. Ünlüler: /ı/, /i/, /ü/ (kapalı ünlüler, /u/ hariç) 1400 Hz < F2 < 1600 Hz. Ünlüler: /e/, /a/ (düz - açık ü.) F2 < 1400 Hz. Ünlüler: /ö/, /o/ (açık yuvarlak ü.), /u/ (kapalı yuvarlak ünlü) Yetişkin erkeklerde F2 ye göre sınıflandırmada ön/orta/arka dil ünlüleri sınıflandırması gözükmektedir. Yetişkin bayanlarda ise aynı sınıflandırma F1 ile yapılabilmektedir. (Selen, 1979) çalışmasında belirtilen ön/orta/arka dil ünlü sınıflandırması bu çalışmada da gözlenmiştir. Özellikle /ı/ nın ön ve arka dil ünlülerinin arasında olmasıyla. Çocuklar için sonuçlar incelendiğinde ünlülerin formant değerlerinin yetişkinlere göre daha yüksek olduğu gözlenmektedir. Bunun nedeni çocuklarda ses yolunun yetişkinlere göre daha kısa olması ve yüksek enerji içeren frekansların kısa dalga boylarına (yüksek frekanslara) karşılık gelmesidir. Çocuklarda kız ve erkekler için değerler birbirine yetişkinlere göre daha yakındır. Ayrıca ünlüler arasındaki kesişmelerin fazla olması nedeniyle F1 ve F2 ile ünlüler arasında ayrım yapmak daha zordur. 6. KAYNAKÇA Pye, D., Woodland, P. ve Young, S. (1995). "Large Vocabulary Multilingual Speech Recognition using HTK." Proc Eurospeech, Madrid.

Rabiner, L., R., ve Juang, B.-H., Fundamentals of Speech Recognition, 1993, New Jersey, NJ, Prentice-Hall, Inc. Rabiner, L., W., ve Schafer, R., W., Digital Processing of Speech Signals, 1978, New Jersey, Prentice-Hal. Inc. Ergenç, İ., Türkiye Türkçesinin Görevsel Sesbilimi, Ankara:Engin, 1989. Hardcastle, W. J. ve J. Laver (editörler), The Handbook of Phonetic Sciences, Blackwell Publishers Ltd., 1997. Kopkalli, H., A Phonetic and Phonological Analysis of Final Devoicing in Turkish. University of Michigan. Ph. D. Dissertation, 1993. Kılıç, M. A., Türkiye Türkçesindeki Ünlülerin Sesbilgisel Özellikleri, Studies in Turkish Linguistics, Boğaziçi University Press, 2003. Lieberman, P. ve S. E. Blumstei, Speech physiology, speech perception, and acoustic phonetics, Cambridge University Press, 1988. Rabiner, L. R. and R. W. Schafer, Digital Processing of Speech Signals, Prentice Hall Inc., Englewood Cliffs, N. J., 1978. Selen, N., Söyleyiş Sesbilimi, Akustik Sesbilim ve Türkiye Türkçesi, Türk Dil Kurumu Yayınları, Ankara, 1979. Şayli, Ö. ve Levent M. Arslan, "Türkçe'deki seslerin süre özellikleri", Dilbilim Araştırmaları, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, s. 15-26, 2003. WaveSurfer ses çözümleme programı, http://www.speech.kth.se/wavesurfer