![](/images/graphics-bg.png)
Binary phoneme classification using fixed and adaptive segment- based neural network approach
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 8، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2011)، ص ص. 48-51، 4ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper addresses the problem of binary phoneme classification via a neural net segment-based approach.
Phoneme groups are categorized based on articulatory information.
For an efficient segmental acoustic properties capture, the phoneme associated with a speech segment is represented using MFCC’s features extracted from different portions of that segment as well as its duration.
These portions are obtained with fixed or variable size analysis.
The classification is done with a Multi-Layer Perceptron trained using the Mackay’s Bayesian approach.
Experimental results obtained from the Otago speech corpus favourites the use of fixed segmentation strategies over adaptive ones for resolving consonants / vowels, Fricatives / non fricatives, nasals/non nasals and stops/non-stops binary classification problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Messikh, Lutfi& Bedda, Mouldi. 2011. Binary phoneme classification using fixed and adaptive segment- based neural network approach. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 8, no. 1, pp.48-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-244504
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Messikh, Lutfi& Bedda, Mouldi. Binary phoneme classification using fixed and adaptive segment- based neural network approach. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 8, no. 1 (Jan. 2011), pp.48-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-244504
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Messikh, Lutfi& Bedda, Mouldi. Binary phoneme classification using fixed and adaptive segment- based neural network approach. The International Arab Journal of Information Technology. 2011. Vol. 8, no. 1, pp.48-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-244504
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 50-51
رقم السجل
BIM-244504
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)