research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
HIERARCHICAL ARABIC PHONEME RECOGNITION USING MFCC ANALYSIS
التمييز المهيكل للاصوات العربية بأستخدام الشبكات العصبية

Loading...
Loading...
Abstract

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.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2007 (1)