Boltzmann machine neural network for Arabic speech recognition
العناوين الأخرى
الشبكة العصبية المسماة ماكنة Boltzmann لتمييز الكلام العربي
المؤلف
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 19، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2006)، ص ص. 125-133، 9ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2006-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الملخص AR
استخدمت خوارزمية فورير السريعة (fft) لاستخلاص طاقة الترددات التي تحتويها الإشارة الصوتية تم تقليص حجم البيانات بعد ذلك بسلسلة من العمليات بغية الوصول إلى مجموعة مناسبة للشبكة العصبية التي استخدمت كمميز للأصوات العربية.
استخدم هذا البحث شبكة ماكنة boltznmann كمميز للأصوات حيث دربت مجموعة تدريب تحتوي على عدد من تمثيلات الأصوات العربية التي تم الحصول عليها من مرحلة التمثيل.
استطاعت هزة الشبكة من خلال التدريب إن الأصوات العربية حيث كانت مشجعة جدا بعد تدريب الشبكة العصبية ماكنة Boltzmann.
الملخص EN
Boltzmann machine neural network has been used to recognizc the Arabic specch.
Fast Fourier transformation algorithm has been used to extract spectral features from an a coustic signal.
The spectral feature size is reduced by scries of operations in order to make it salable as input for a neural network which is used as a recogni/.er by Boltzmann Machine Neural network which has been used as a recognizer for phonemes .
٨ training set consist ofa number of ،Arabic phoneme repesentations, is used to train the neural network.
The neural network rccognized Arabic.
After Boltzmann Machine Neural network training the system with few selected Arabic phonemes, the results came out to be very encouraging .
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muhammad, Hind Rustum. 2006. Boltzmann machine neural network for Arabic speech recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 19, no. 4, pp.125-133.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-356011
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Hind Rustum. Boltzmann machine neural network for Arabic speech recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 19, no. 4 (2006), pp.125-133.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-356011
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muhammad, Hind Rustum. Boltzmann machine neural network for Arabic speech recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2006. Vol. 19, no. 4, pp.125-133.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-356011
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 131-132
رقم السجل
BIM-356011
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