research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
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
Isolated Word Speech Recognition Using Mixed Transform
تمييز الكلمات المفصولة باستخدام التحويلات الخليطة

Authors: Shahad Mujeeb Abdul-Razzaq شهد مجيب عبد الرزاق --- Sadiq Jassim Abou-Loukh صادق جاسم ابو اللوخ
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 10 Pages: 1271-1286
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Methods of speech recognition have been the subject of several studies over the past decade. Speech recognition has been one of the most exciting areas of the signal processing. Mixed transform is a useful tool for speech signal processing; it is developed for its abilities of improvement in feature extraction. Speech recognition includes three important stages, preprocessing, feature extraction, and classification. Recognition accuracy is so affected by the features extraction stage; therefore different models of mixed transform for feature extraction were proposed. The properties of the recorded isolated word will be 1-D, which achieve the conversion of each 1-D word into a 2-D form. The second step of the word recognizer requires, the application of 2-D FFT, Radon transform, the 1-D IFFT, and 1-D discrete wavelet transforms were used in the first proposed model, while discrete multicircularlet transform was used in the second proposed model. The final stage of the proposed models includes the use of the dynamic time warping algorithm for recognition tasks. The performance of the proposed systems was evaluated using forty different isolated Arabic words that are recorded fifteen times in a studio for speaker dependant. The result shows recognition accuracy of (91% and 89%) using discrete wavelet transform type Daubechies (Db1) and (Db4) respectively, and the accuracy score between (87%-93%) was achieved using discrete multicircularlet transform for 9 sub bands.

طرائق تمييز الكلام كان موضوع كثير من الدراسات خلال العقد الماضي. الكلام هو الطريقة الطبيعية للتواصل بين البشر ويعتبر تمييز الكلام واحد من المجالات المهمة في معالجة الإشارة. التحويلات الخليطة هي أداة مفيدة في معالجة إشارة الكلام، وقد تم تطويرها من اجل تحسين تمثيل الإشارة المستخلصة. يتضمن تمييز الكلام ثلاث أجزاء أساسية: معالجة مسبقة للإشارة، استخلاص الميزات، والتصنيف. تتاثر دقة تمييزالكلام بمرحلة استخلاص الميزات لذلك فقد تم اقتراح نماذج مختلفة من التحويلات الخليطة. ان خصائص الكلمات المسجلة ستكون احادية الابعاد (1-D) مما سيمكننا تحويلها الى صيغة ثنائية الابعاد (2-D). المرحلة الثانية في التصنيف تتطلب تطبيق التحويلات الخليطة، تحويل فورير ثنائي الابعاد يطبق على الإشارة ثنائية الأبعاد ثم تحويل رادون ثم تحويل فورير المعكوس احادي البعد. بعد ذلك تم استخدام تحويل المويجي المتقطع في النموذج الأول، بينما تم استخدام التحويل الدائري المتعدد في النموذج الثاني. المرحلة النهائية تتضمن استخدام تحويل الزمن الديناميكي لغرض التمييز بين الكلمات. أربعون كلمة عربية مسجلة بخمسة عشر زمن مختلف في الاستوديو بواسطة متكلم واحد استخدمت كقاعدة بيانات في هذا العمل. أداء كل الطرق المستخدمة تم تحليلها وتقييمها بواسطة الحاسوب باستخدام لغة MATLAB (2010a) .إن دقة تمييز الكلام في النموذج الأول تساوي (91% and 89%) عندما استعمل التحويل المويجي المتقطع نوع Db4 وDb1 على التوالي بينما كانت الدقة في النموذج الثاني بين 87%-93%)) عندما استخدمت تسعة أحزمة مختلفة من التحويل الدائري المتعدد.


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 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2014 (2)

2013 (1)