Hybrid SVM HMM model for the Arab phonemes recognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 13، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Hidden Markov Models (HMM) are currently widely used in Automatic Speech Recognition (ASR) as being the most effective models.
Yet, they sometimes pose some problems of discrimination.
The hybridization of Artificial Neural Networks (ANN) in particular Multi Layer Perceptrons (MLP) with HMM is a promising technique to overcome these limitations.
In order to ameliorate results of recognition system, we use Support Vector Machines (SVM) witch characterized by a high predictive power and discrimination.
The incorporation of SVM with HMM brings into existence of the new system of ASR.
So, by using 2800 occurrences of Arabic phonemes, this work arises a comparative study of our acknowledgment system of it as the following: The use of especially the HMM standards lead to a recognition rate of 66.98%.
Also, with the hybrid system MLP/HMM we succeed in achieving the value of 73.78%.
Moreover, our proposed system SVM/HMM realizes the best performances, whereby, we achieve 75.8% as a recognition frequency.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zarruq, Ilyas& Bin Ayid, Yasin. 2016. Hybrid SVM HMM model for the Arab phonemes recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 13, no. 5, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654752
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zarruq, Ilyas& Bin Ayid, Yasin. Hybrid SVM HMM model for the Arab phonemes recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 13, no. 5 (Sep. 2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654752
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zarruq, Ilyas& Bin Ayid, Yasin. Hybrid SVM HMM model for the Arab phonemes recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2016. Vol. 13, no. 5, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-654752
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-654752
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