دراسة أداء خوارزميات التعرف على الكلام وتحسين فعالية الخوارزميات ذات دقة التعرف الأدنى

المؤلفون

  • سرار حمود جامعة تشرين

الكلمات المفتاحية:

التعرف على الكلام- استخراج السمات - خوارزمية MFCC -خوارزمية BFCC – خوارزمية LPCC- خوارزمية PLP- مصنف HMM.

الملخص

يتضمن هذا البحث مقارنة أداء الخوارزميات الشهيرة باستخلاص السمات الصوتية في التعرف على الكلام وهيMFCC,BFCC, LPCC,PLP  وتحسين فعالية الخوارزميات ذات دقة التعرف الأدنى من خلال الدمج بينها للوصول إلى الدقة والزمن الأمثل للتعرف, تم في هذا البحث إدراج أربعة أنظمة  للتعرف على الكلام، تختلف عن بعضها البعض بالطرق المستخدمة  في مرحلة استخراج السمات، حيث استخدم النظام الأول خوارزمية MFCC والنظام الثاني خوارزمية  BFCC  والنظام الثالث خوارزمية LPCC والنظام الرابع خوارزميةPLP ، وتم استخدام HMM كمصنف. تمت مقارنة أداء هذه الخوارزميات في التعرف وكان التفكير في تحسين الخوارزميات الأقل دقة في التعرف من خلال الدمج بينها, حيث تم تطبيق خوارزمية الدمج على النظامين الأقل دقة في التعرف ومقارنة أداء النظامين المفردين الأقل دقة مع أداء النظام المجمع. كما تمت دراسة تأثير زيادة عدد السمات على نتائج عملية التعرف.

 

السيرة الشخصية للمؤلف

سرار حمود، جامعة تشرين

مشرف أعمال– قسم هندسة الحاسبات والتحكم الآلي– كلية الهندسة الميكانيكية و الكهربائية–

التنزيلات

منشور

2021-09-21

كيفية الاقتباس

1.
حمود س. دراسة أداء خوارزميات التعرف على الكلام وتحسين فعالية الخوارزميات ذات دقة التعرف الأدنى. Tuj-eng [انترنت]. 21 سبتمبر، 2021 [وثق 24 نوفمبر، 2024];43(4). موجود في: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/10921