Türkçe metni Türk işaret diline dönüştürme
Özet
Son yıllarda, işitme engelli kişilerle iletişimi kolaylaştırmak için akademik düzeyde
çalışmalar yapılmaktadır. Bu alanda kullanılan en önemli iletişim yöntemi işaret
dilidir. Görsel ve işitsel medya yoluyla iletişimi hızlandırmak ve kolaylaştırmak
amacıyla, işaret dilini yazılı metne, ya da yazılı metni işaret diline dönüştürme
üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, sisteme girilen Türkçe
metnin, Türk İşaret Dili’ne (TİD) dönüştürülmesi hedeflenmiştir. Yapılan çalışmada
sık kullanılan bilgisayarlı çeviri yöntemleri yerine karma bilgisayarlı çeviri yöntemi
ve özgün bir eşleşme algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntemde, Türkçe ve
TİD’in yapısına uygun bir algoritmayla sisteme girilen metin işaret dili videolarına
dönüştürülmüştür. Önerilen algoritma önce bilgisayar ortamında C# dili
kullanılarak, yazılıma dönüştürülmüştür. Çalışmanın ikinci aşamasında, geliştirilen
yazılım gömülü ve taşınabilir bir donanım olan FriendlyARM Mini2440 geliştirme
kartına aktarılmıştır. Geliştirilen algoritmanın başarısı duyma engelliler üzerinde
test edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
In recent years, academic researches have been done to simplify communication
with hearing impaired people. Sign language is the most important communication
method that is used to achieve this goal. Case studies have been done about sign
language to text, or text to sign language conversion to speed up and simplify the
communication with using visual and aural media sources. In this research, it is
aimed to convert the Turkish text input to Turkish Sign Language (TİD). In this
study, a hybrid machine translation method is used instead of a popular machine
translation method and a unique matching algorithm was used. In the proposed
study, the text input is converted to sign language videos with using an algorithm
that is compatible with the architecture of Turkish and TİD. Firstly, the proposed
algorithm has been converted into software with using C# in computer
environment. In the second part of the study, the developed software has been
implemented into FriendlyARM Mini2440, which is an embedded and a portable
evaluation board. The success of the developed algorithm has been tested with
the help of hearing impaired people and the results have been discussed.