سال انتشار: ۱۳۸۲

محل انتشار: یازدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران

تعداد صفحات: ۶

نویسنده(ها):

ایثار نژادقلی – دانشجوی کارشناسی ارشد بیوالکتریک
سیدعلی سید صالحی – استادیار دانشکده مهندسی پزشکی دانشگاه صنعتی امیرکبیر

چکیده:

مسئله تنوعات گوینده، یکی از مهمترین عواملی است که بر کارآیی سیستم های بازشناخت گفتار اثر می گذارد. در این مقاله روشی پیشنهاد می شود که در آن با کمک تنظیم ورودی قسمتی از این تأثیر در شبکه های عصبی بازشناخت گفتار جبران می وشد. ابتدا در میان ۷۱ گوینده آموزش، گوینده با بالاترین درصد صحت تشخیص آوا را به عنوان گوینده مرجع انتخاب می کنیم. سپس با استافده از الگوریتم پس انتشار خطا همه سیگنال گفتار مربوط به گویندگان آموزش و آزمون را طوری تنظیم می کنیم که بر گوینده مرجع منطبق شوند. مدل بازشناخت گفتار با دادگان آموزش تنظیم شده، تعلیم و با دادگان آزمون تنظیم شده، آزموده می شود. با اعمال این روش و تلفیق نتایج این شبکه با شبکه بدون تنظیم ورودی بر اساس بیشترین سطح اطمینان، ۲/۶% افزایش در صحت تشخیص آوا به دست می آید.