Speaker identification using radial basis function neural network
Author
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 8, Issue 1 (31 Dec. 2008), pp.25-33, 9 p.
Publisher
Publication Date
2008-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
أن الغرض للبحث هو تقيم أداء منظومة تعريف الشخص باستخدام (RBFNN) و مقارنة النتائج مع الطرق الأخرى.
في هذا البحث تم استخدام مشفرة التخمين الخطي (LPC) و (MFCC) لاستخراج الصفات المميزة للصوت و كذلك تم استخدام (RBFNN) لقياس التشابه بين الإشارة المرجعية و الإشارة المختبرة.
يمكن ايجاز الطريقة المقترحة بثلاثة خطوات الخطوة الأولى تم تقطيع اشارة الصوت إلى عدد من المقاطع باستخدام (Hamming window).
الخطوة الثانية تم استخراج الصفات المميزة للصوت باستخدام مشفرة التخمين الخطي أو (MFCC).
الخطوة الثالثة و لغرض قياس التشابه بين الإشارة الأصلية و الإشارة المختبرة تم استخدام (RBFNN).
وضحت نتائج الاختبار أن طريقة تعريف الشخص باستخدام (MFCC) و (RBFNN) اعطت معدل تعريف بمقدار (100 %) و كذلك معدل تعريف أعلى مقارنة مع الطرق الأخرى.
Abstract EN
The main objective of this paper is to apply radial basis function neural networks (RBFNN) and evaluated its performance by comparing the results with other method.
In this paper two feature vectors are used separately to address speaker identification problem.
The features are linear predictive code (LPC) and Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC).
The radial basis function neural network (RBFNN) approach is used for matching purpose.
This work proposes can be summarized into three steps.
The first step is to frame and windowing the input speech signal using hamming window.
The second step is to extract the reference and test speech signal using LPC or MFCC as feature extraction.
Finally, in the third step, radial basis function neural network has been used to perform the similarity between the test and reference templates.
The results show that speaker identification using MFCC and RBFNN gives (100 %) identification rate and higher identification rate compared with other method.
American Psychological Association (APA)
Hassan, Ahmad K.. 2008. Speaker identification using radial basis function neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 8, no. 1, pp.25-33.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248925
Modern Language Association (MLA)
Hassan, Ahmad K.. Speaker identification using radial basis function neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 8, no. 1 (Dec. 2008), pp.25-33.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248925
American Medical Association (AMA)
Hassan, Ahmad K.. Speaker identification using radial basis function neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2008. Vol. 8, no. 1, pp.25-33.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248925
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 31
Record ID
BIM-248925