نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: نظام فعال لتميز الكلمات باستخدام طرق التعلم االالي - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
An Efficient Speech Recognition System Using Machine Learning methods
اسم الطالب باللغتين
اياد سبحان عبيس مطر - Ayad Sobhan Obeis Motr
اسم المشرف باللغتين
ا.م.د. هناء محسن علي--nan
الخلاصة
أصبح استخدام نموذج التعرف على الكلام في غاية ا ألهمية نظ ًرا لتعدد استخداماته في التحكم ؛ صمم بحثنا نموذ ًجا للتعرف على الكلمات من خلال تطبيق ميزات التعرف على الكلام مع التعلم الآلي مع ثلاثة أأنواع منها: التعلم العصبي التلافيفي العميق ( ، )CNNوخوارزمية -k ا ألقرب ( ، )KNNوألة متجه الدعم ( . )SVMيتم استخدام ست كلمات (بدء ، توقف ، ا ألمام ، الخلف ، اليمين ، اليسار) في اللغة ا إلنجليزية. جمعت كلمات من جزأأين متساويين ، رجال ونساء ، في مجموعة بيانات الكلام الخاصة بنا والتي تُستخدم لتدريب واختبار شبكات التعلم الآلي المقترحة ، وتم جمع البيانات في أأماكن مختلفة من الشارع والمتنزه والمختبر والسوق. تراوحت الكلمات في الطول من 1إالى 1.30ثانية لـ 30شخ ًصا. حصلنا على الميزات اللفظية بطريقة معامل ميل تردد التردد ( ، )MFCCضمن الخصائص: الانحراف المعياري ، المتوسط ، الملعب ، النافذة ، ، FFTطيف التردد وبنك المرشح ، والتي كانت عبارة عن 20مر ًشحا. تم تدريب البيانات واختبارها بثلاث طرق: تم استخدام SVMللتدريب والاختبار ووصلت كفاءته إالى ، ٪48والشبكة العصبية التلافيفية ( ، )CNNتصنيف عميق متقدم لتصنيف كل كلمة من مجموعة البيانات المجمعة لدينا كتصنيف متعدد الفئات ، الشبكة العصبية العميقة المقترحة CNNعادت بنسبة ٪97.06كدقة لتصنيف الكلمات. تم الحصول على ٪ 97.4 من كفاءة .KNNيتميز عملنا عن العديد من ا ألبحاث ا ألخرى التي غال ًبا ما تستخدم بيانات جاهزة متسقة إالى حد ما من نوع الكلمة المعزول. بينما يتم جمع بياناتنا في بيئات صاخبة مختلفة ومن نوعين من الكلام ، الكلمة المعزولة والكلمة المستمرة.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2021
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم