تحسين أنظمة التعرف على الكلام عن طريق جمع خوارزميتين لاستخلاص السمات

Authors

  • جعفر الخير

Abstract

تعد تقنيات التعرف على الكلام من أهم التقنيات الحديثة التي دخلت بقوة في مجالات الحياة المختلفة سواء الطبية أو الأمنية أو الصناعية. وبناءً عليه تم تطوير العديد من الأنظمة المعتمدة على طرق مختلفة في استخلاص السمات و التصنيف. في هذا البحث تم إنشاء ثلاثة أنظمة للتعرف على الكلام، تختلف عن بعضها البعض بالطرق المستخدمة في مرحلة استخلاص السمات،حيث استخدم النظام الأول خوارزمية MFCCبينما استخدم النظام الثاني خوارزمية LPCCأما النظام الثالث فاستخدم خوارزمية PLP.تشترك هذه الأنظمة بطريقة التصنيف حيث استخدمت خوارزمية الـHMM كمصنف. في البداية تم دراسة وتقييم أداء عملية التعرف على الكلام للأنظمة الثلاثة السابقة المقترحة منفردةً. بعد ذلك تم تطبيق خوارزمية الجمع على كل زوج من الأنظمة المدروسة وذلك لدراسة أثر خوارزمية الجمع في تحسين التعرف على الكلام. تم اعتماد نوعين من الأخطاء، الأخطاء التزامنية (simultaneous errors) والأخطاء الاعتمادية ((dependent errors، كوحدة مقارنة لدراسة فعالية خوارزمية الجمع في تحسين أداء عملية التعرف على الكلام. يتبين من نتائج المقارنة أن أفضل نسبة تعرف على الكلام تم الحصول عليها في حالة جمع الخوارزميتان MFCC وPLPحيث تم الحصول على معدل تعرف 93.4%. The speech recognition is one of the most modern technologies, which entered force in various fields of life, whether medical or security or industrial techniques. Accordingly, many related systems were developed, which differ from each otherin feature extraction methods and classification methods. In this research,three systems have been created for speech recognition.They differ from each other in the used methods during the stage of features extraction.While the first system used MFCC algorithm, the second system used LPCC algorithm, and the third system used PLP algorithm.All these three systems used HMM as classifier. At the first, the performance of the speechrecognitionprocesswas studied and evaluatedfor all the proposedsystems separately. After that, the combination algorithm was applied separately on eachpair of the studied system algorithmsin order to study the effect of using the combination algorithm onthe improvement of the speech recognition process. Twokinds of errors(simultaneous errors and dependent errors) were usedto evaluate the complementaryof each pair of the studied systems, and to study the effectiveness of the combination on improving the performance of speech recognition process. It can be seen from the results of the comparison that the best improvement ratio of speech recognition has been obtained in the case of collection MFCC and PLP algorithms with recognition ratio of 93.4%.

Downloads

Published

2018-01-11

How to Cite

1.
الخير ج. تحسين أنظمة التعرف على الكلام عن طريق جمع خوارزميتين لاستخلاص السمات. Tuj-eng [Internet]. 2018Jan.11 [cited 2024Apr.16];39(1). Available from: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/3526

Issue

Vol. 39 No. 1 (2017): العلوم الهندسية

Section

Articles

License

Copyright (c) 2018 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series

 Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series     Publisher

journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material
  •  
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

 

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.