DGR: Gender Recognition of Human Speech Using One-Dimensional Conventional Neural Network
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-09-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The speech entailed in human voice comprises essentially paralinguistic information used in many voice-recognition applications.
Gender voice is considered one of the pivotal parts to be detected from a given voice, a task that involves certain complications.
In order to distinguish gender from a voice signal, a set of techniques have been employed to determine relevant features to be utilized for building a model from a training set.
This model is useful for determining the gender (i.e., male or female) from a voice signal.
The contributions are three-fold including (i) providing analysis information about well-known voice signal features using a prominent dataset, (ii) studying various machine learning models of different theoretical families to classify the voice gender, and (iii) using three prominent feature selection algorithms to find promisingly optimal features for improving classification models.
The experimental results show the importance of subfeatures over others, which are vital for enhancing the efficiency of classification models’ performance.
Experimentation reveals that the best recall value is equal to 99.97%; the best recall value is 99.7% for two models of deep learning (DL) and support vector machine (SVM), and with feature selection, the best recall value is 100% for SVM techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alkhawaldeh, Rami S.. 2019. DGR: Gender Recognition of Human Speech Using One-Dimensional Conventional Neural Network. Scientific Programming،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210755
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alkhawaldeh, Rami S.. DGR: Gender Recognition of Human Speech Using One-Dimensional Conventional Neural Network. Scientific Programming No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210755
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alkhawaldeh, Rami S.. DGR: Gender Recognition of Human Speech Using One-Dimensional Conventional Neural Network. Scientific Programming. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210755
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210755
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر