Recognition of correct pronunciation for arabic letters using artificial neural networks
المؤلفون المشاركون
Uthman, Abir Muhammad K
Ibrahim, Husayn. A
Adani, Muhammad
المصدر
Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences
العدد
المجلد 20، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 50-55، 6ص.
الناشر
جامعة السودان للعلوم و التكنولوجيا عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
السودان
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Automatic speech recognition (ASR) plays an important role in taking technology to the people.
There are numerous applications of speech recognition such as direct voice input in aircraft, data entry and speech-to-text processing.
The aim of this paper was to develop a voice-learning model for correct Arabic letter pronunciation using machine learning algorithms.
The system was designed and implemented through three different phases: signal preprocessing, feature extraction and feature classification.
MATLAB platform was used for feature extraction of voice using Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC).
Matrix of MFCC features was applied to back propagation neural networks for Arabic letter features classification.
The overall accuracy obtained from this classification was 65% with an error of 35% for one consonant letter, 87% accuracy and an error of 13% for 10 isolated different letters and 6 vowels each and finally 95% accuracy and an error of 5% for 66 different examples of one letter (vowels, words and sentences) stored in one voice file.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Uthman, Abir Muhammad K& Ibrahim, Husayn. A& Adani, Muhammad. 2019. Recognition of correct pronunciation for arabic letters using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences،Vol. 20, no. 3, pp.50-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-910263
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Uthman, Abir Muhammad K…[et al.]. Recognition of correct pronunciation for arabic letters using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences Vol. 20, no. 3 (2019), pp.50-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-910263
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Uthman, Abir Muhammad K& Ibrahim, Husayn. A& Adani, Muhammad. Recognition of correct pronunciation for arabic letters using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences. 2019. Vol. 20, no. 3, pp.50-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-910263
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 55
رقم السجل
BIM-910263
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