بحث دبلوم عالي في كلية العلوم للبنات التعرف على المتكلم عباس الجبوري قدمت طالبة الدبلوم العالي زهراء عادل علي بحث بعنوان )التعرف على المتكلم باستخدام طرق التعلم العميق )باشراف الدكتور علي يعقوب السلطانوقالت الباحثة يمكن للإنسان تحديد المتكلم من خلال الاستماع إلى صوته، تحقيق هذه القدرة البشرية الجوهرية يعد تحديًا كبيرًا لخوارزميات التعلم العميق. مثل المستمعين من البشر، يستخدم التعلم العميق ميزات صوت المتكلم لتحديد هوية المتكلم. تحديد المتكلم هو مهمة حسابية لتحديد المتكلمين باستخدام الخصائص المستخرجة من أصواتهم. في هذا العمل، واضافت الباحثة تم اقتراح نموذج التعلم العميق باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) لتحديد المتكلم. الطريقة المقترحة القائمة على CNN تستخدم معاملات الطيف الكلاسيكية (MFCCs) لاستخراج الصفات العامة للصوت الخاصة بالمتكلم وهي الطريقة الأكثر شيوعًا لاستخراج ميزات الصوت والكلام. تقدم هذه الورقة البحثية مقدمة موجزة عن نظام تحديد المتكلم ، ثم تناقش البنية العامة لنظام تحديد المتكلم باستخدام نموذج CNN. ثم تمت مقارنة طريقة الشبكة العصبية التلافيفية CNN المقترحة مع بحث سابق باستخداد طريقة GRU التي تعمل على قاعدة البيانات " Aishell-1"اجريت التجارب على كل طريقة. المقارنة تمت على اساس الدقة وسرعة التدريب والثبات . حقق نموذج شبكة CNN المقترح 99% مستوى الدقة الاعلى وبمعدل دقة 97% بينما نموذج GRU حقق اعلى دقة بمقدار 98% ومعدل الدقة يساوي 91% اي مايساوي 6% اقل من الطريقة المقترحة لذا حقق النموذج المقترح كأفضل أداء من حيث وقت تدريب النموذج ودقة التعرف والثبات. الطريقة المقترحة فعالة للغاية بالنسبة للنهج المقترح لتحديد المتحدثين على شبكة CNN.
نشر بواسطة: زهراء عبود احمد
تاريخ: 13/10/2024
تاريخ: 09/10/2024
تاريخ: 08/09/2024
تاريخ: 02/02/2024
تاريخ: 15/01/2024