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

Autor:	Serar Hammoud
Jazyk:	Arabic<br />English
Rok vydání:	2021
Předmět:	التعرف على الكلام- استخراج السمات - خوارزمية MFCC -خوارزمية BFCC – خوارزمية LPCC- خوارزمية PLP- مصنف HMM. Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040 Education
Zdroj:	مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية- سلسلة العلوم الهندسية, Vol 43, Iss 4 (2021)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	2079-3081 2663-4279
Popis:	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.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/fc45782e5b8442aea27e3b1073d77503 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ