Recognition of spoken bengali numerals using MLP, SVM, RF based models with PCA based feature summarization
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 15، العدد 2 (31 مارس/آذار 2018)، ص ص. 263-269، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a method of automatic recognition of Bengali numerals spoken in noise-free and noisy environments by multiple speakers with different dialects.
Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are used for feature extraction, and Principal Component Analysis is used as a feature summarizer to form the feature vector from the MFCC data for each digit utterance.
Finally, we use Support Vector Machines, Multi-Layer Perceptrons, and Random Forests to recognize the Bengali digits and compare their performance.
In our approach, we treat each digit utterance as a single indivisible entity, and we attempt to recognize it using features of the digit utterance as a whole.
This approach can therefore be easily applied to spoken digit recognition tasks for other languages as well.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gupta, Avisek& Sarkar, Kamal. 2018. Recognition of spoken bengali numerals using MLP, SVM, RF based models with PCA based feature summarization. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 15, no. 2, pp.263-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838604
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gupta, Avisek& Sarkar, Kamal. Recognition of spoken bengali numerals using MLP, SVM, RF based models with PCA based feature summarization. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 15, no. 2 (Mar. 2018), pp.263-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838604
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gupta, Avisek& Sarkar, Kamal. Recognition of spoken bengali numerals using MLP, SVM, RF based models with PCA based feature summarization. The International Arab Journal of Information Technology. 2018. Vol. 15, no. 2, pp.263-269.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-838604
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 269
رقم السجل
BIM-838604
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