روش استخراج ویژگی در فضای طیفی- زمانی با توجه به جهت میدانهای پاسخ طیفی- زمانی

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 602

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IAUFASA02_220

تاریخ نمایه سازی: 17 اسفند 1393

چکیده مقاله:

ویژگیهای طیفی- زمانی از جمله نمونههای موفق بازنمایی سیگنالهای گفتار میباشند که برای استخراج این ویژگیها از سیستم شنوایی الهام رفته شده است. یکی از محدودیت های استفاده از مدل شنیداری در کاربرد های عملی، بزرگ بودن ابعاد فضای ویژگی های طیفی- زمانی است.استخراج ویژگیهای ثانویه مبتنی بر خوشهبندی در فضای طیفی- زمانی یکی از روشهایی است که برای استخراج و انتخاب ویژگیهایی جدید درمدل طیفی- زمانی استفاده میشود. در این مقاله، یک روش جدید برای کاهش ابعاد فضای ویژگیهای اولیه در روشهای استخراج ویژگیهای مبتنی برخوشهبندی در فضای طیفی- زمانی ارائه شده است. در این روش، در هر قاب از سیگنال گفتار، دو بردار ویژگی به ازای خروجی میدانهایپاسخ طیفی- زمانی با جهتهای بالارونده و پایین رونده استخراج میشود. در روش پیشنهادی، با انتخاب جهت مناسب میدانهای پاسخ طیفی-زمانی، ابعاد فضای ویژگیهای اولیه پیش از مرحله خوشهبندی کاهش مییابد. در نتیجه با انتخاب ویژگیهایی با توانایی تفکیکپذیری بالاتر، نرخ طبقهبندی واجها بهبود مییابد. از بردارهای ویژگیهای پیشنهادی برای طبقهبندی واجهای زبان انگلیسی در شرایط تمیز استفاده شده است. نتایج نشان میدهد نرخ طبقهبندی واجها، با استفاده از بردارهای ویژگی ثانویه مبتنی بر جهت میدانهای پاسخ طیفی- زمانی بهطور میانگین 11/4درصد نسبت به بردارهای ویژگی مبتنی برخوشهبندی بهبود داشته است.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

پریا موسوی

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی برق دانشگاه آزاد اسلامی واحد نور

نفیسه اسفندیان

عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد قائمشهر، گروه مهندسی برق

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Mesgarani. N and Slaney. M and Shamma. S. A, "D ...
  • Esfandian. N and Razzazi F and Behra. A, "A clustering ...
  • Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 25, No. 6, pp. ...
  • Esfandian. N and Razzazi. F and Behrad. A and Valipour. ...
  • Schadler, Meyer, M.R, Kolleier. B.T. , B. "Sp ectrotenmporal modulation ...
  • Shamma, S. A."Speech processing in the auditory system I: The ...
  • complex sounds, " Acoustical Society of America, Vol. 118, No. ...
  • Mesgarani. N and David S. V and Frit, ]. B ...
  • classification in primary auditory cortex, " Acoustical Society of America, ...
  • Kerdprasop, K., Kerdprasop, N., Sattayatham, P., "Weighted K-means for density-based ...
  • Fisher. W. M and Doddington. G. R and Goudie- Marshall. ...
  • Burges, C.].C., "A tutorial _ support vector machines for pattern ...
  • Guyon, I., Gunn, S, Nikravesh, M., Zadeh, L. A., "Feature ...
  • (Studies in Fuzziness and Soft Computingj", Springer [2006). ...
  • نمایش کامل مراجع