Abstract | Keywords | Fulltext | Export | TOC

AbstractAutomatic segmentation of audio streams according to speaker identities, environmental and channel conditions has become an important preprocessing step for speech processing, speaker recognition and audio mining. This paper presents an automatic speech segmentation system where the performance of the probabilistic neural network (PNN)(which is the main part of the system) is examined and then enhanced in the area of segmentation of conversational speech. The results show that a percentage false segmentation (PFS) of 18% can be achieved. PFS is dropped to 6.1% enhancing the system. The experiments were carried out on a dataset created by concatenating speakers from the TIMIT database.Keywords: Speech segmentation, PNN, Probabilistic neural network.

الملخصلقد أصبح التقطيع الذاتي للاسترسال الكلامي اعتماداً على هوية المتكلم أوالبيئة التي تم الكلام فيها أو القناة التي نقلت الكلام من المراحل المهمة في المعالجة المسبقة التي تتم على الكلام لعمليات مثل تمييز المتكلم أو تمييز الكلام. في هذا البحث تم تقديم نظام تقطيع ذاتي تم من خلاله استكشاف إمكانيات الشبكة العصبية الاحتمالية على تقطيع المحاورات الكلامية كما تم تحسين أداء النظام للحصول على نتائج أفضل حيث أظهرت النتائج إمكانية الحصول على نسبة خطأ في التقطيع مقدارها 18%, في حين انخفضت هذه النسبة إلى 6,1% بعد إجراء عملية التحسين على النظام. تم استخدام مجموعة TIMIT كقاعدة أصوات لتقييم أداء النظام.

Keywords: Speech segmentation --- PNN --- Probabilistic neural network.