تحسين أداء العصر المستند إلى Hmm لترميز الكلام Gsm-efr

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf
منشور: Jun 28, 2014
DOI: https://doi.org/10.61850/allj.v20i1.499
الكلمات المفتاحية:
التعرف الآلي على الكلام، الهاتف النقال، MFCC-LSF-ARADIGT- الحزم البيتية، نماذج ماركوف

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

العلواني بوشاقور
محمد دبياش

الملخص

التعرف الآلي للكلام عن طريق الهاتف النقال يتأثر بعدة عوامل، و حتى ضجيج المحيط الذي نتكلم فيه، الخ.


لتحسين اداء التعرف الاي على الكلام، قمنا في دراستنا هذه باستعمال مقاربتين، أولهما تعتمد العوامل و الأخرى توظف المعاملات و مشتقاتها، التي استخرجت مباشرة من الحزم البيتية. للتعرف الالي على الكلام استعمال نماذج ماركوف اضافة الى قاعدة البيانات المكونة من عشرة حروف، سجلت من كلام 60 متكلما جزائريا. من مختلف الأعمار ، 31 منهم ذكور و 29 إناث.


في النتيجة توصلنا الى أن نتائج المقاربة الثانية كانت احسن مقانة بالاولى.

Plum Analytics

Artifact Widget

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

كيفية الاقتباس
بوشاقورا., & دبياشم. (2014). تحسين أداء العصر المستند إلى Hmm لترميز الكلام Gsm-efr. AL-Lisaniyyat, 20(1), 19-26. https://doi.org/10.61850/allj.v20i1.499
إصدار
مجلد 20 عدد 1 (2014): v20i12014
القسم
Articles

 

وفقًا لسياسة النشر المعتمدة في الوصول الحر، تقرّ مجلة السانيات وتضمن احتفاظ المؤلفين بالملكية الكاملة والحصرية لحقوق التأليف وحقوق الملكية الفكرية المتعلقة بإسهاماتهم العلميةولا يترتب على نشر المقال في المجلة أي نقل أو تنازل أو تقييد لهذه الحقوق. ويظل للمؤلفين الحق الكامل في  أعمالهم دون الحاجة إلى الحصول على إذن كتابي مسبق من المجلة

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

المراجع

[1] Honkanen, T.., Vainoi, J, Jarvinen, Haavisto, P., Salami, R, Laflamme, C. and Adoul, J-P., “Enhanced Full Rate speech code for is-136 digital cellular system,” IEEE. vol.2. pp.731 -734. 1997. [2] Jarvinen, K., Vainio, J, Kapanen, P.. Honkanen, T., Haavisto. P., Salami, R., Lajlamme, C. and Adoul J-P. “GSM En- hanced Full Rate speech codec.” IEEE, Pp771 - 774, 1997 [3] Salami, R, Laflamme, C., Bessette, B. and Adoul, J-P., “Description of GSM
25
26
Lallouani Bouchakour, Mohamed Debyeche.
[4]
[]
Enhanced Full Rate speech codec,” IEEE, Pp. 725- 729. 1997. ‘Antonio, M., Peinado, J. and Segura, C., “Speech recognition over digital channels John Wiley & Sons Ltd, vol. pp 7-29, 2006. Gemot A. Fink “Markov Models for Pat- tem Recognition.” Springer. vol. pp. 61- 92.2008. Zheng-Hua, T. and Lindberg, B, “Auto- matic speech recognition on mobile de- vices and over communication networks,” Springer, vol. pp 41-58, 2008. Sadaoki, F.. “Digital speech processing, synthesis and recognition ” Second Edi- tion, pp 243-328. 2001. Holmes, J. and Holmes, W., “Speech syn- thesis and recognition”, Taylor & Francis e-Library, Second Edition, vol. pp 161- 164, 2003. Fabregas, V., de Alencar, S. and Alcaim, A., “Transformations ofLPC and LSF pa- rameters to speech recognition features,” Springer, vol. pp. 522-528, 2005. [10] Hong, K. K., Seung, H. C. and Hwang S. L. “On Approximating Line Spectral Fre- quencies to LPC Cepstral Coefficients,” IEEE, vol.8, no.2, 2000. [11] Fabregas, V., de Alencar, S. and Alcaim, A… “On the Performance of ITU-T G.723.1 and AMR-NB Codecs for Large Vocabulary Distributed Speech Recogni- tion in Brazilian Portuguese,” IEEE, pp 693-697, 2009.