research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Speech Denoising Using Mixed Transform
إزالة الضوضاء من الصوت باستخدام التحویلات الخلیطة

Author: Sadiq J. Abou-loukh صادق جاسم أبو اللوخ
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 1-8
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a mixed transformbased speech denoising technique obtained by thecombination of multicircularlet and slantlettransforms and thresholding algorithm. It is wellknown that denoising is a compromise between theremoval of the largest possible amount of noise andthe preservation of signal integrity. Mixedtransform is an intelligent tool for solving speechprocessing problems such as speech denoising , thegeneral algorithm of speech denoising usingdiscrete wavelet transform (DWT) is presented,followed by the proposed general algorithm ofspeech denoising using mixed transform. Thispaper also discusses the effect of using DWT andmixed transform in speech denoising,theirperformances in terms of mean square error(MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR) areassessed. Computer simulation results indicate thatthe mixed transform offers better MSE and PSNRthan DWT.

الخلاصة:-المستندة الى ازالة الضوضاء من الصوت و (mixed transforms) في ھذا البحث، نقترح مزیج من التحویلات الخلیطةمع خوارزمیة العتبة (slantlet) وتحویل المویل (multicircularlet) الحاصل علیھا بدمج تحویلتعتبر التحویلات الخلیطة أداة ذكیة من اجل حل مشاكل الكلام مثل تقلیل الضوضاء في الصوت أو .(thresholding)المحافظة على شمولیة الاشارة.ثم ،(DWT) في ھذا البحث تم عرض الخوارزمیة العامة لأزالة الضوضاء من الكلام باستخدام تحویل المویجة المتقطعتلیھا الخوارزمیة العامة لتقلیل الضوضاء باستخدام التحویلات الخلیطة المقترحة. یتطرق البحث مناقشة تأثیر استخدامتحویل المویجة المتقطع والتحویلات الخلیطة في ازالة الضوضاء. وتم تقییم الاداء بین الطریقتان من خلال حساب معدلنتائج التمثیل التي تم الحصول علیھا تبین ان التحویلات .(PSNR) ونسبة الاشارة الى الضوضاء (MSE) مربع الخطأالخلیطة افضل من تحویل المویجة المتقطع.


Article
Isolated Word Speech Recognition Using Mixed Transform
تمييز الكلمات المفصولة باستخدام التحويلات الخليطة

Authors: Shahad Mujeeb Abdul-Razzaq شهد مجيب عبد الرزاق --- Sadiq Jassim Abou-Loukh صادق جاسم ابو اللوخ
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 10 Pages: 1271-1286
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Methods of speech recognition have been the subject of several studies over the past decade. Speech recognition has been one of the most exciting areas of the signal processing. Mixed transform is a useful tool for speech signal processing; it is developed for its abilities of improvement in feature extraction. Speech recognition includes three important stages, preprocessing, feature extraction, and classification. Recognition accuracy is so affected by the features extraction stage; therefore different models of mixed transform for feature extraction were proposed. The properties of the recorded isolated word will be 1-D, which achieve the conversion of each 1-D word into a 2-D form. The second step of the word recognizer requires, the application of 2-D FFT, Radon transform, the 1-D IFFT, and 1-D discrete wavelet transforms were used in the first proposed model, while discrete multicircularlet transform was used in the second proposed model. The final stage of the proposed models includes the use of the dynamic time warping algorithm for recognition tasks. The performance of the proposed systems was evaluated using forty different isolated Arabic words that are recorded fifteen times in a studio for speaker dependant. The result shows recognition accuracy of (91% and 89%) using discrete wavelet transform type Daubechies (Db1) and (Db4) respectively, and the accuracy score between (87%-93%) was achieved using discrete multicircularlet transform for 9 sub bands.

طرائق تمييز الكلام كان موضوع كثير من الدراسات خلال العقد الماضي. الكلام هو الطريقة الطبيعية للتواصل بين البشر ويعتبر تمييز الكلام واحد من المجالات المهمة في معالجة الإشارة. التحويلات الخليطة هي أداة مفيدة في معالجة إشارة الكلام، وقد تم تطويرها من اجل تحسين تمثيل الإشارة المستخلصة. يتضمن تمييز الكلام ثلاث أجزاء أساسية: معالجة مسبقة للإشارة، استخلاص الميزات، والتصنيف. تتاثر دقة تمييزالكلام بمرحلة استخلاص الميزات لذلك فقد تم اقتراح نماذج مختلفة من التحويلات الخليطة. ان خصائص الكلمات المسجلة ستكون احادية الابعاد (1-D) مما سيمكننا تحويلها الى صيغة ثنائية الابعاد (2-D). المرحلة الثانية في التصنيف تتطلب تطبيق التحويلات الخليطة، تحويل فورير ثنائي الابعاد يطبق على الإشارة ثنائية الأبعاد ثم تحويل رادون ثم تحويل فورير المعكوس احادي البعد. بعد ذلك تم استخدام تحويل المويجي المتقطع في النموذج الأول، بينما تم استخدام التحويل الدائري المتعدد في النموذج الثاني. المرحلة النهائية تتضمن استخدام تحويل الزمن الديناميكي لغرض التمييز بين الكلمات. أربعون كلمة عربية مسجلة بخمسة عشر زمن مختلف في الاستوديو بواسطة متكلم واحد استخدمت كقاعدة بيانات في هذا العمل. أداء كل الطرق المستخدمة تم تحليلها وتقييمها بواسطة الحاسوب باستخدام لغة MATLAB (2010a) .إن دقة تمييز الكلام في النموذج الأول تساوي (91% and 89%) عندما استعمل التحويل المويجي المتقطع نوع Db4 وDb1 على التوالي بينما كانت الدقة في النموذج الثاني بين 87%-93%)) عندما استخدمت تسعة أحزمة مختلفة من التحويل الدائري المتعدد.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2013 (2)