خوارزمية لاكتشاف الشخص المدخن

المؤلفون المشاركون

سليم عمر
مفاز عبد الوهاب
مقداد، إيناس
عبد النبي، هبه إدريس يونس

المصدر

مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات : مجلة علمية محكمة و مفهرسة

الناشر

جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات

تاريخ النشر

2013-04-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

14

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• الصوتيات
• معالجة البيانات

الملخص العربي

تم في هذا البحث اقتراح خوارزمية تعمل على دراسة خصائص إشارة الكلام لكل من صنفي المدخنين و غير المدخنين و من ثم التعرف على كون الشخص مدخنا أم لا من خلال إشارة كلامه.

إذ تم اعتماد قاعدة بيانات تضم 30 إشارة كلام 15 منها تعود لأشخاص مدخنين و 15 أخرى لأشخاص غير مدخنين و من الذكور فقط.

تم في هذه الخوارزمية اعتماد عدد من الترددات الرنانة المتمثلة ب (F1, F2) كخصائص مميزة لإشارة الكلام من حيث الفصل بين الصنفين و التي تم إيجادها باستخدام خوارزمية Linear Predictive Coding (LPC) تتكون الخوارزمية من مرحلتين رئيستين : ❖ مرحلة إعداد قاعدة البيانات. ❖ مرحلة ت تصنيف حالة المتكلم. إذ تم اعتماد المسافة المطلقة و المسافة الإقليدية و المسافة الدالية الأولى كمقاييس لتقييم أداء الخوارزمية و قد أعطت نتائج متقاربة.

الملخص الإنجليزي

In this research an algorithm was suggested for studying speech signal properties for both smokers and non smokers then verificate that the person smoker or not based on his speech signal.

A data base that contain 30 speech signals 15 belong to smoker and 15 belong to non smokers for male only.

In this algorithm formant frequencies such as f1, f2 were adopted as characteristic properties for speech signal for splitting between two classes which it calculate using lpc algorithm.

The algorithm consist of two stages: - Data base preparation stage - Speaker state classification stage The absolute, eclideance and d1 distance were adopted as measures for evaluating the performance of the algorithm and it gave convergence results.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-333404

• APA
• MLA
• AMA