![](/images/graphics-bg.png)
Linear collaborative discriminant regression and cepstra features for Hindi speech recognition
Other Title(s)
الانحدار التمييزي التعاوني الخطي وميزات Cepstra للتعرف على الكلام باللغة الهندية
Joint Authors
Patil, U. G.
Shirbahadurkar, S. D.
Paithane, A. N.
Source
Journal of Engineering Research
Issue
Vol. 7, Issue 4 (31 Dec. 2019), pp.96-114, 19 p.
Publisher
Kuwait University Academic Publication Council
Publication Date
2019-12-31
Country of Publication
Kuwait
No. of Pages
19
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Abstract AR
نظام التعرف على الكلام هو أحد الأنظمة الهامة ولكن الصعبة في التفاعل بين الإنسان والحاسوب.
يجد التعرف على اللغات الهندية العديد من الصعوبات العملية سبب خصائصها النحوية والصوتية الأكثر توسعا من اللغة الإنجليزية.
يركز هذا البحث على نظام التعرف على الكلام باللغة الهندية والذي يقترح ميزات Cepstra وغوذج الانحدار التمييزي التعاوني الخطي (LCDR) لتحليل الكلام والتعرف عليه.
بالنسبة لإشارات صوتية محددة، تم جميع غوذجين من إشارات كلامية موضوع الاختبار وتم فحصها تجريبيا.
ثم تم تحليل أداء طريقة LCDR باستخدام دوال الخطا من النوع الأول والثاني ومقارنتها بالطرق الحالية مثل cepstra-NN2 و cepstra-SVM2.
علاوة على ذلك، تم استخدام الوسط الحسابي والوسيط والانحراف القياسي الأفضل والأسوا للتنبؤ الإحصائي، وتم إثبات طريقة المقترحة كأفضل طريقة للتعرف على الكلام باللغة الهندية.
Abstract EN
Speech recognition system is one of the significant, yet challenging systems in computer-human interaction.
Recognizing Indian languages, especially Hindi, faces many practical difficulties due to its wide grammatical and phonetic features from English.
This paper focuses on Hindi speech recognition system for which Cepstra features and linear collaborative discriminant regression (LCDR) model are proposed for feature analysis and recognition.
For definite audio signals, two models of test speech signals are synthesized and experimental investigations are carried out.
The performance of the LCDR methods is analysed using Type I and II error functions and compared with the existing methods such as NN2-cepstra and SVM2-cepstra.
Moreover, the best, worst, mean, median, and standard deviation are used for the statistical prediction and the proposed LCDR method is proved as the superior method for recognising Hindi speech.
American Psychological Association (APA)
Patil, U. G.& Shirbahadurkar, S. D.& Paithane, A. N.. 2019. Linear collaborative discriminant regression and cepstra features for Hindi speech recognition. Journal of Engineering Research،Vol. 7, no. 4, pp.96-114.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494807
Modern Language Association (MLA)
Patil, U. G.…[et al.]. Linear collaborative discriminant regression and cepstra features for Hindi speech recognition. Journal of Engineering Research Vol. 7, no. 4 (Dec. 2019), pp.96-114.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494807
American Medical Association (AMA)
Patil, U. G.& Shirbahadurkar, S. D.& Paithane, A. N.. Linear collaborative discriminant regression and cepstra features for Hindi speech recognition. Journal of Engineering Research. 2019. Vol. 7, no. 4, pp.96-114.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494807
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 111-113
Record ID
BIM-1494807