Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Shomali, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie sieci Kohonena do rozpoznawania mowy patologicznej
The usage of the Kohonen neural networks for the pathological speech recognition
Autorzy:
Kapusta, M.
Gajer, M.
Shomali, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157633.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Opis:
Sygnał mowy posiada bardzo skomplikowana naturę, która sprawia że jago zobrazowanie oraz dalsza analiza bez operacji wstępnego przetworzenia sygnałów są trudne i nie zawsze przynoszą pożądane efekty. W wielu pracach sygnał mowy przedstawiony jest w postaci wideogramów, będących wykresami czsowo-częstotliwościowymi, jednakże analiza tych obrazów nie jest łatwa ze względu na ich trudną interpretację. W pracy niniejszej zaproponowano wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do generacji obrazów sygnałów mowy patologicznej, występujacej u dzieci z rozszczepem podniebienia. Opisano sposób przekształcenia sygnału mowy do postaci macierzy widm chwilowych, stanowiącej zbiór danych wejściowych dla układu sieci neuronowej Kohonena. Nastepnie omówiono metodę generacji obrazu przez sieć neuronową oraz zaproponowano przykladowy obraz pozyskanych sygnałów mowy. Ponadto zaproponowano metodę identyfikacji mowy patologicznej na podstawie otrzymanych obrazów, opierającą się na pomiarze długości linii.
The nature of speech signal is very complicated, that causes its visualisation and further analysis, without some initial pre-processing, is very complicated and doesnát always bring the desired effects. Speech signal in most cases is represented by videograms. The analysis of these forms of signal visualisation is not easy because of difficulties is their interpretation. In this article the usage of Kohonen neural network for visualising speech signals uttered by children with a cleft palate, was proposed. Speech signal is converted to its spectrum matrices representation, which in tern constitutes the input for Kohonen neural network. Further a method for generating a simplified form of speech signal (a poly-line figure) based on the networkás output, was discused. In addition , a method for pathological speech signal recognition was proposed. Tests results based on utterances obtained form children with a cleft palate were also presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2000, R. 46, nr 7, 7; 10-15
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie techniki obliczeń neuronowych do przetwarzania i rozpoznawania sygnałów mowy
Applying the neural network technique to transforming and recognition of speech signals
Autorzy:
Kapusta, M.
Gajer, M.
Shomali, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158528.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Opis:
Sygnał mowy posiada bardzo skomplikowaną naturę, która sprawia że jego zobrazowanie oraz dalsza analiza bez operacji wstępnego przetworzenia sygnałów są trudne i nie zawsze przynoszą pożądane efekty. Wcześniej sygnał mowy przedstawiany był w postaci wideogramów, będących wykresami czasowo-częstotliwościowymi, jednakże analiza tych obrazów nie była łatwa ze względu na ich trudną interpretację. W pracy niniejszej zaproponowano wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do generacji obrazów sygnałów mowy patologicznej, wystepującej u dzieci z rozszczepem podniebienia. Opisano sposób przekształcenia sygnału mowy do postaci macierzy widm chwilowych, stanowiącej zbiór danych wejściowych dla układu sieci neuronowej Kohonena. Następnie omówiono metodę generacji obrazu przez sieć neuronową oraz zaprezentowano przykladowe obrazy pozyskanych sygnałów mowy.
The nature of speech signal is very complicated, that causes that its visualisation and further analysis, without some in intial pre-processing, is very complicated and doesnát always bring the desired effects. Speech signal in most cases in represented by videograms. The analysis of these forms of signal visualisation is not easy because of difficulties in their interpretation. In this article the usage of Kohonen neural network for visualising speech signals uttered by children with a cleft palate was proposed. Speech signal is converted to its spectrum matrices representation, which constitues the input for Kohonen neural network. Further a method for generating a simplified form of speech signal (a poly-line figure) based on the networkásoutput was presented. In addition a method for pathological speech signal recognition was presented. The results based on utterances obtained from children with a cleft palate were presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2000, R. 46, nr 7, 7; 16-18
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies