research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

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.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2013 (1)