تحسين انظمة التعرف على الكلام عن طريق جمع خوارزميتين لاستخلاص السمات

تعد تقنيات التعرف على الكلام من اهم التقنيات الحديثة التي دخلت بقوة في مجالات الحياة المختلفة سواء الطبية او الامنية او الصناعية. وبناءً عليه تم تطوير العديد من الانظمة المعتمدة على طرق مختلفة في استخلاص السمات و التصنيف.في هذا البحث تم انشاء ثلاثة انظمة للتعرف على الكلام، تختلف عن بعضها البعض بالطرق المستخدمة في مرحلة استخلاص السمات،حيث استخدم النظام الاول خوارزمية MFCCبينما استخدم النظام الثاني خوارزمية LPCCاما النظام الثالث فاستخدم خوارزمية PLP.تشترك هذه الانظمة بطريقة التصنيف حيث استخدمت خوارزمية الـHMM كمصنف.في البداية تم دراسة وتقييم اداء عملية التعرف على الكلام للانظمة الثلاثة السابقة المقترحة منفردةً. بعد ذلك تم تطبيق خوارزمية الجمع على كل زوج من الانظمة المدروسة وذلك لدراسة اثر خوارزمية الجمع في تحسين التعرف على الكلام.تم اعتماد نوعين من الاخطاء، الاخطاء التزامنية (simultaneous errors) والاخطاء الاعتمادية ((dependent errors، كوحدة مقارنة لدراسة فعالية خوارزمية الجمع في تحسين اداء عملية التعرف على الكلام. يتبين من نتائج المقارنة ان افضل نسبة تعرف على الكلام تم الحصول عليها في حالة جمع الخوارزميتان MFCC وPLPحيث تم الحصول على معدل تعرف 93.4%.