Segmentation and Classification of Vowel Phonemes of Assamese Speech Using a Hybrid Neural Framework
المؤلفون المشاركون
Sarma, Kandarpa Kumar
Sarma, Mousmita
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In spoken word recognition, one of the crucial points is to identify the vowel phonemes.
This paper describes an Artificial Neural Network (ANN) based algorithm developed for the segmentation and recognition of the vowel phonemes of Assamese language from some words containing those vowels.
Self-Organizing Map (SOM) trained with a various number of iterations is used to segment the word into its constituent phonemes.
Later, Probabilistic Neural Network (PNN) trained with clean vowel phonemes is used to recognize the vowel segment from the six different SOM segmented phonemes.
One of the important aspects of the proposed algorithm is that it proves the validation of the recognized vowel by checking its first formant frequency.
The first formant frequency of all the Assamese vowels is predetermined by estimating pole or formant location from the linear prediction (LP) model of the vocal tract.
The proposed algorithm shows a high recognition performance in comparison to the conventional Discrete Wavelet Transform (DWT) based segmentation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sarma, Mousmita& Sarma, Kandarpa Kumar. 2012. Segmentation and Classification of Vowel Phonemes of Assamese Speech Using a Hybrid Neural Framework. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505003
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sarma, Mousmita& Sarma, Kandarpa Kumar. Segmentation and Classification of Vowel Phonemes of Assamese Speech Using a Hybrid Neural Framework. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2012 (2012), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505003
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sarma, Mousmita& Sarma, Kandarpa Kumar. Segmentation and Classification of Vowel Phonemes of Assamese Speech Using a Hybrid Neural Framework. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505003
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-505003
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