TY - JOUR ID - TI - Spoken Word Recognition Using Slantlet Transform and Dynamic Time Warping تمييز الكلمات بأستخدام تحويل المويل وطريقة ميلان الزمن الديناميكي AU - Sadiq J. Abou-Loukh . صادق جاسم صادق جاسم أبو اللوخ PY - 2011 VL - 14 IS - 1 SP - 34 EP - 45 JO - Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences مجلة النهرين للعلوم الهندسية SN - 25219154 25219162 AB - 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 work, three feature extraction methods, namely SLT, DWT Db1 and DWT Db4, were compared. The dynamic time warping (DTW) algorithm is used for recognition. Twenty three Arabic words were recorded fifteen different times in a studio by one speaker to form a database. The proposed system was evaluated using this database. The result shows recognition accuracy of 93.04%, 92.17% and 94.78% using DWT Db1, DWT Db4 and SLT respectively.

استعمل نظام تمييز الكلام بصورة واسعة بواسطة عدد من الباحثين بطرائق مختلفة لتحقيق طريقة تمييزسريعة ودقيقة. أن تمييز اشارة الكلام تعتبر مشكلة تصنيف نوعية وهي تضم بصورة عامة جزئين اساسيين: استخلاص الميزات و التصنيف. تضمن هذا العمل مقارنة بين ثلاثة طرق لاستخلاص الخصائص وهي تحويل المويجة (Db1and Db4) وتحويل المويل (SLT). استخدمت طريقة ميلان الزمن الديناميكي (DTW) للتمييز. ثلاثة وعشرون كلمة عربية بخمسة عشرازمان مختلفة مسجلة في الاستوديو بواسطة متكلم واحد لتشكل قاعدة بيانات . النظام المقترح وجد باستخدام قاعدة البيانات هذه. النتيجة بينت أن دقة التمييز هي (93.04%, 92.17% و 94.78%) باستخدام (Db1, Db4 and SLT) على التوالي. ER -