Разработка и исследование системы автоматического распознавания цифр йеменского диалекта арабской речи с использованием нейронных сетей
- Авторы: Радан Н.Х.1, Сидоров К.В.1
-
Учреждения:
- Тверской государственный технический университет
- Выпуск: Том 9, № 5 (2023)
- Страницы: 35-42
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/254395
- ID: 254395
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье описаны результаты исследований по разработке и тестированию системы автоматического распознавания речи (САРР) на арабских цифрах с помощью искусственных нейронных сетей. Для проведения исследований использовались звукозаписи (речевые сигналы) арабского йеменского диалекта, записанные в Республике Йемен. САРР представляет собой изолированную систему распознавания целых слов, она реализована в двух режимах: «дикторозависимая система» (дикторы при обучении и тестировании системы используются одни и те же) и «дикторонезависимая система» (дикторы, используемые для обучения системы, отличаются от тех, которые применяются для ее тестирования). В процессе распознавания речевой сигнал очищается от шумов с помощью фильтров, далее сигнал предварительно локализуется, обрабатывается и анализируется окном Хэмминга (применяется алгоритм временного выравнивания для компенсации различий в произношении). Информативные признаки извлекаются из речевого сигнала с использованием мел-частотных кепстральных коэффициентов. Разработанная САРР обеспечивает высокую точность распознавания арабских цифр йеменского диалекта – 96,2 % (для дикторозависимой системы) и 98,8 % (для дикторонезависимой системы).
Ключевые слова
Об авторах
Н. Х.А Радан
Тверской государственный технический университет
Email: naeem.radan@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-1723-2782
К. В. Сидоров
Тверской государственный технический университет
Email: bmisidorov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1119-2610
SPIN-код: 5934-1636
Список литературы
- Al-Zabibi M. An acoustic-phonetic approach in automatic Arabic speech recognition. Loughborough University. Doctoral Thesis. 1990. URL: https://hdl.handle.net/2134/6949 (Accessed 02.10.2023)
- Alkhouli M. Alaswaat Alaghawaiyah // Daar Alfalah, Jordan. 1990 (in Arabic)
- Deller J., Hansen J., Proakis J. Discrete-Time Processing of Speech Signal. 1993. doi: 10.1109/9780470544402
- Elshafei M. Toward an Arabic Text-to-Speech System // The Arabian Journal for Scince and Engineering. 1991. Vol. 16. Iss. 4B. PP. 565‒583.
- Hagos E. Implementation of an Isolated Word Recognition System. M.Sc. Thesis. King Fahd University of Petroleum & Minerals Dhahran, Saudi Arabia. 1985.
- Abdulla W.H., Abdul-Karim M.A.H. Real-time spoken Arabic digit recognizer // International Journal of Electronics. 1985. Vol. 59. Iss. 5. PP. 645–648. doi: 10.1080/00207218508920741
- Alotaibi Y.A. Investigating spoken Arabic digits in speech recognition setting. Information Sciences. 2005. Vol. 173. Iss. 1-3. PP. 115–139. doi: 10.1016/j.ins.2004.07.008
- Alotaibi Y.A. High performance Arabic digits recognizer using neural networks // Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (Portland, USA, 20‒24 July 2003). IEEE, 2003. doi: 10.1109/ijcnn.2003.1223444
- Alotaibi Y.A. Analyzing Arabic digit recognizer errors using spectrograms // Proceedings 7th International Conference on Signal Processing (ICSP, Beijing, China, 31 August 2004 ‒ 04 September 2004). IEEE, 2004. doi: 10.1109/icosp.2004.1452746
- Hassine M., Boussaid L., Massaoud H. Tunisian Dialect Recognition Based on Hybrid Techniques // International Arab Journal of Information Technology. 2018. Vol. 15. No. 1. PP. 58–65.
- Аль-Дайбани А.М.С. Исследование методов и разработка алгоритмов обработки сигналов для систем автоматического распознавания телефонной речи в республике Йемен. Дис. … канд. техн. наук. Владимир: Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 2019. 150 с.
- Радан Н.Х. Системы автоматического распознавания арабской речи и йеменского диалекта // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета государственной противопожарной службы МЧС России». 2023. № 2. С. 194–212.
