research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
SPEECH RECOGNITION OF ARABIC WORDS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
تمييز الكلمات العربية باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية

Author: Sadiq Jassim Abou-Loukh صادق جاسم ابو اللوخ
Journal: Journal of College of Education for Women مجلة كلية التربية للبنات ISSN: Print ISSN 16808738 /E ISSN: 2663547X Year: 2014 Volume: 25 Issue: 1 Pages: 196-206
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The speech recognition system has been widely used by many researchers using different methods to fulfill a fast and accurate system. Speech signal recognition is a typical classification problem, which generally includes two main parts: feature extraction and classification. In this paper, a new approach to achieve speech recognition task is proposed by using transformation techniques for feature extraction methods; namely, slantlet transform (SLT), discrete wavelet transforms (DWT) type Daubechies Db1 and Db4. Furthermore, a modified artificial neural network (ANN) with dynamic time warping (DTW) algorithm is developed to train a speech recognition system to be used for classification and recognition purposes. Twenty three Arabic words were recorded fifteen different times in a studio by one speaker to form a database. The performance of the proposed system using this database has been evaluated by computer simulation using MATLAB package. The result shows recognition accuracy of 65%, 70% and 80% using DWT (Db1), DWT (Db4) and SLT respectively.

استعمل نظام تمييز الكلام بصورة واسعة بوساطة عدد من الباحثين باستخدام طرائق مختلفة لتحقيق نظام تمييز سريع ودقيق. ان تمييز اشارة الكلام تعد مشكلة تصنيف نوعية وهي تضم بصورة عامة جزئين اساسيين: استخلاص الميزات والتصنيف. تضمن هذا العمل اقتراح ثلاثة طرق لاستخلاص الخصائص وهي تحويل المويجي المتقطع ( (DWT بنوعيهDb4 and Db1 وتحويل المويل (SLT). تم تطوير نظام يعتمد على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مع طريقة ميلان الزمن الديناميكي لغرض التمييز. ثلاثة وعشرون كلمة عربية بخمسة عشر ازمان مختلفة مسجلة في الاستوديو بوساطة متكلم واحد لتشكيل قاعدة بيانات. اداء النظام المقترح تم عن طريق تمثيل قاعدة البيانات باستخدام حقيبة الـ MATLAB . بينت النتائج ان دقة التمييز هي (65%، 70% و80%) باستخدام (DWT Db1, DWT Db4 and SLT) على التوالي.


Article
Compression of an ECG Signal Using Mixed Transforms
ضغط اشارة تخطيط القلب باستخدام التحويلات الخليطة

Authors: Sadiq Jassim Abou-Loukh صادق جاسم ابو اللوخ --- Jaleel Sadoon Jameel جليل سعدون جميل
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 109-123
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Electrocardiogram (ECG) is an important physiological signal for cardiac disease diagnosis. With the increasing use of modern electrocardiogram monitoring devices that generate vast amount of data requiring huge storage capacity. In order to decrease storage costs or make ECG signals suitable and ready for transmission through common communication channels, the ECG data volume must be reduced. So an effective data compression method is required. This paper presents an efficient technique for the compression of ECG signals. In this technique, different transforms have been used to compress the ECG signals. At first, a 1-D ECG data was segmented and aligned to a 2-D data array, then 2-D mixed transform was implemented to compress the ECG data in the 2-D form. The compression algorithms were implemented and tested using multiwavelet, wavelet and slantlet transforms to form the proposed method based on mixed transforms. Then vector quantization technique was employed to extract the mixed transform coefficients. Some selected records from MIT/BIH arrhythmia database were tested contrastively and the performance of the proposed methods was analyzed and evaluated using MATLAB package. Simulation results showed that the proposed methods gave a high compression ratio (CR) for the ECG signals comparing with other available methods. For example, the compression of one record (record 100) yielded CR of 24.4 associated with percent root mean square difference (PRD) of 2.56% was achieved.

اشاره تخطيط القلب (ECG) تستخدم على نطاق واسع في تشخيص وعلاج امراض القلب. هذه الاشارة عادة تراقب بشكل مستمر , وهذا سيؤدي الى كميات كبيره من البيانات يحتاج تخزينها او نقلها .لذلك يتطلب وسيله فعاله لضغط هذه البيانات .في هذا البحث تحويلات مختلفة لضغط اشارات تخطيط القلب تم أستخدامها . في البداية يتم تحويل اشارات تخطيط القلب اشارات ذات بعد واحد الى اشارات ذات بعدين , ثم بعد ذلك يتم ضغط عذه الاشارات بأستخدام خليط من التحويلات .طريقة الضغط تم تنفيذها باستخدام التحويات multiwavelet و Wavelet و slantet حيث تم تشكيل طرق مختلفة اعتمادها على خلط مختلف لهذه التحويات .ثم بعد ذلك تم استخدام VQ لتشفير المعاملات الناتجة من التحويلات المختلطة .تم أختيار اشارات تخطيط القلب من قاعدة البيانات (Mit-BHI arrhythmia database ) وتم تحليل اداء الطرق المقترحة وتقيمها من خلال استخدام برنامج MATLAB.بينت نتائج المحاكاة ان الطرق المقترحة تعطي نسب ضغط عالية لاشارات تخطيط القلب بالمقارنه مع الطرق الاخرى المتوفرة .على سبيل المثال، ضغط اشاره تخطيط قلب واحده (record 100) باستخدام الطريقه المقترحه اعطت نسبه ضغط تساوي 24,4 مه نسبه خطا تساوي 2,56 % .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2014 (2)