Arabic Speech Recognition System in Noisy Environments

Hussien Elharati; Nasser Ekreem

المؤلفون

Hussien Elharati Department of Electrical Engineering, Higher Institute of Science and Technology, Sok Aljum’aa, Libya المؤلف
Nasser Ekreem Department of Electrical & Electronic Engineering, Faculty of Engineering Azzaytuna University – Tarhuna – Libya المؤلف

الكلمات المفتاحية:

Feature extraction, likelihood evaluation, speech recognition, Hidden Markov Model, word error rate

الملخص

التعرف على الكلام يعتبر أحد التقنيات الواعدة تضع اغلب الشركات التكنولوجية العملاقة في العالم الاجهزة التي تدعم الصوت في مقدمة استراتيجيتها، وبالتالي اصبحت هذه التقنية من أكثر مجالات البحث نشاطا مع ان استخلاص البيانات من الاشارة الصوتية ومعرفة اقرب احتمال للنجاح قد تم تطويره خلال العقد الأخير الا انه لاتزال هناك اشياء كثيرة تحتاج للبحث والتطوير في ورقتنا هذه تم كتابة برنامج الماتلاب لتصميم نظام للتعرف على الكلام الناطق باللغة العربية بالاعتماد على استخلاص البيانات وايجاد تقارب الكلمات )Perceptual linear production (PLP) and RASTA-PLP( بتقنيتي والتحقق من النتيجة بتقنية (Multivariate Hidden Markov Model (HMM واستخدمت في مرحلة التدريب والاختبار النظام بيانات صوتية باللغة العربية اخدت من 19 متكلم وكان عدد الكلمات من كل شخص 24 كلمة قام المتكلم بنطق الكلمة مرتين وكان العدد الاجمالي للكلمات المسجلة هو 1368 كلمة وفي النهاية باستخدام برنامج الاختبار المعتمد علي تقنية ماركوف كانت النتائج جيدة جدا بنسبة تصل الي 82.93% لتقنية PLP ونسبة تصل الي 95.06% باستخدام تقنية RASTA-PLP