TY - JOUR ID - TI - HIERARCHICAL ARABIC PHONEME RECOGNITION USING MFCC ANALYSIS التمييز المهيكل للاصوات العربية بأستخدام الشبكات العصبية AU - ABDULADHEM A. عبد العظيم عبد الكريم علي AU - INTESSAR T. HWAIDY انتصار طعيس هويدي PY - 2007 VL - 3 IS - 1 SP - 97 EP - 106 JO - Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية SN - 18145892 20786069 AB - In this paper, a hierarchical Arabic phoneme recognition system is proposed in which Mel FrequencyCepstrum Coefficients (MFCC) features is used to train the hierarchical neural networks architecture.Here, separate neural networks (subnetworks) are to be recursively trained to recognize subsets ofphonemes. The overall recognition process is a combination of the outputs of these subnetworks.Experiments that explore the performance of the proposed hierarchical system in comparison to nonhierarchical(flat) baseline systems are also presented in this paper.

Mel ) لتمييز الاصوات العربية حيث تم استخدام معاملات ( hierarchical) في هذا البحث تم اقتراح نظام مهيكللتدریب مجموعة من الشبكات العصبية المهيكلة من خلال تدریب آل شبكة (Frequency Cepstrum Coefficientsعلى حدة وبصورة تكراریة لجعلها قادرة على تمييز مجاميع محددة من الاصوات العربية. (subnetwork) عصبية مفردةالنتيجة النهائية لعملية التمييز یمكن استنتاجها من خلال اخراجات هذه الشبكات العصبية. وقد اظهرت التجارب التي اجریتان استعمال الترآيب المهيكل یزید دقة تمييز (flat) لاختبار اداء النظام المهيكل المقترح بالمقارنة مع النظام غير المهيكلالاصوات العربية. ER -