Reconnaissance de la parole en punjabi à l'aide de l'EEMD et de réseaux neuronaux optimisés
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La reconnaissance automatique de la parole (ASR) est un processus automatisé qui saisit la parole humaine et tente de découvrir ce qui est dit. La RVA est utile, par exemple, dans les applications de conversion de la parole en texte (dictée, transcription de réunions, etc.), les interfaces contrôlées par la parole, les moteurs de recherche pour les grandes archives vocales ou vidéo, et la traduction de la parole en parole. Le punjabi est la dixième langue la plus parlée au monde. Aucun travail considérable n'a été effectué sur la langue Punjabi pour la reconnaissance automatique d...
La reconnaissance automatique de la parole (ASR) est un processus automatisé qui saisit la parole humaine et tente de découvrir ce qui est dit. La RVA est utile, par exemple, dans les applications de conversion de la parole en texte (dictée, transcription de réunions, etc.), les interfaces contrôlées par la parole, les moteurs de recherche pour les grandes archives vocales ou vidéo, et la traduction de la parole en parole. Le punjabi est la dixième langue la plus parlée au monde. Aucun travail considérable n'a été effectué sur la langue Punjabi pour la reconnaissance automatique de la parole. Dans le présent travail, un système de reconnaissance automatique de la parole est développé pour des mots isolés en utilisant l'EEMD et le réseau neuronal, dans lequel les caractéristiques sont extraites en utilisant l'EEMD et la segmentation est faite. La parole Punjabi pour les mots isolés est convertie en texte Punjabi. Le but de ce travail est de vérifier la précision de l'algorithme EEMD avec des signaux bruyants par rapport à la reconnaissance de la parole. Nous procédons à la détection du niveau de bruit et à la segmentation du signal pour la suite du traitement. La décomposition en mode empirique d'ensemble (EEMD) est une méthode assistée par le bruit et constitue également une amélioration significative de la décomposition en mode empirique (EMD).
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