منصة الرسائل والاطاريح: استخدام تقنية التحويل الموجي والشبكات العصبية لتمييز المتكلم

الخلاصة

يهدف البحث إلى بناء نظام لتمييز المتكلم لكلمات عربية من خلال تطبيق التحويل المويجي المتقطع Discrete Wavelet Transform (DWT) والشبكات العصبية Neural Network (NN) . تم الاستفادة من خصائص التحويل المويجي المتمثلة بقدرته على التعامل مع الإشارات غير الثابتة وقدرته على تقريب الإشارة Approximation لاستخلاص الصفات من الملف الصوتي للمتكلم وتوليد متجه الصفات الذي يستعمل بعد ذلك في الشبكة العصبية . يتم استخدام متجهات الصفات باعتبارها نماذج الإدخال إلى الشبكة العصبية التي سيتم تدريب الشبكة العصبية عليها . تم اختيار خوارزمية انسياب الخطأ خلفا Error back propagation algorithm لغرض التصنيف Classification . وفي البحث المقترح استعملت عينة من 29 متكلماً (15 ذكور و14 إناث) كل متكلم ينطق الكلمات الآتية : (ياسين ، يمين ، وفي ، صباح ، مساء ، الخير ، لندن) لاحتواء هذه الكلمات على حروف مهمة والتي يمكن استعمالها في عملية تمييز متكلم عن آخر. تم إجراء عدد من التجارب ومنها تجربة استخدمت فيها تقنية ترميز التنبؤ الخطي Linear predictive coding (LPC) في عملية التحليل واستخلاص الصفات ، كان الغرض من هذه التجربة هو المقارنة مع التحويل المويجي في عملية استخلاص الصفات، وقد اثبت التحويل المويجي كفاءته في التعامل مع الإشارات الكلامية. أوضحت نتائج تدريب الشبكة قدرتها على التعامل مع هذه النماذج الكلامية وتحسين قابلية التعميم للشبكة إذ استطاعت الشبكة التعرف على جميع أنماط الاختبار في تمييز المتكلم للكلمات التي تم تدريبها مسبقا، أي إن نسبة التمييز كانت 100%، وأما الكلمات التي لم يتم تدريب الشبكة عليها مسبقا فقد كانت نسبة التمييز بين 90-93 % . تم تنفيذ الطريقة المقترحة على حاسب ذي معالج بنتيوم 4 وبسرعة معالج 1.4 GHz، وتم استخدام نظام MatLab 6.5 .