Best wavelet filter for a wavelet neural fricatives recognition system
Other Title(s)
مرشح التحويل المويجي الأفضل لنظام تمييز المقاطع الصوتية الاحتكاكية باعتماد التحويل المويجي و الشبكات العصبية
Author
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 19, Issue 6 (31 Dec. 2011), pp.138-150, 13 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2011-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Topics
Abstract AR
التمييز المباشر للمقطع الصوتي في أنظمة تمييز الكلام غير المعتمدة على الشخص لا تستطيع ضمان نسبة تمييز جيدة.
لكن تقسيم المقاطع الصوتية إلى مجاميع (حسب النوع) ثم التمييز ضمن المجموعة كمرحلة لاحقة هو من المجالات الواعدة.
من جهة أخرى فإن التحويل المويجي له استخدامات واسعة في أنظمة تمييز المتكلم أو الكلام هذا بسبب قدرته العالية على استخلاص خصائص للزمن و التردد.
في العمل الحالي تم دراسة تأثير نوع المرشح المويجي على أداء نظام تمييز للمقاطع الصوتية (الاحتكاكية بشكل خاص).
تم استخدام الشبكة العصبية الاحتمالية كمرحلة مطابقة للهياكل و ذلك لقدرتها العالية في حل مشاكل التصنيف.
أظهرت النتائج أن المرشح من نوع دوبيجي (تحديدا من 15 إلى 23) هو من أفضل المرشحات للاستخدام في مرحلة استخلاص الخواص في أنظمة تمييز المقاطع الصوتية المبنية باستخدام التحويل المويجي.
Abstract EN
Direct recognition of phonemes in speaker independent speech recognition systems still cannot guarantee good enough recognition results.
But grouping phonemes at first then trying to recognize the phoneme itself is a promising field.
On the other hand wavelets are widely used in speech and speaker recognition systems, this is motivated by the ability of wavelet coefficients to capture important time and frequency features.
In this work the effect of the wavelet filter type on the efficiency of a phoneme recognition system is investigated (specifically fricatives).
The Probabilistic neural network was used as a pattern matching stage for its well known and power full ability in solving classification problems.
It was found that the Daubechies wavelet family (generally from db15 to db23) is a good candidate for a fricatives phoneme recognition system that is based on wavelets as a feature extraction stage.
American Psychological Association (APA)
al-Kababji, Ahmad Mamun Fadil. 2011. Best wavelet filter for a wavelet neural fricatives recognition system. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 19, no. 6, pp.138-150.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309623
Modern Language Association (MLA)
al-Kababji, Ahmad Mamun Fadil. Best wavelet filter for a wavelet neural fricatives recognition system. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 19, no. 6 (Dec. 2011), pp.138-150.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309623
American Medical Association (AMA)
al-Kababji, Ahmad Mamun Fadil. Best wavelet filter for a wavelet neural fricatives recognition system. al-Rafidain Engineering Journal. 2011. Vol. 19, no. 6, pp.138-150.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309623
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 149-150
Record ID
BIM-309623