使用模糊逻辑和神经网络的阿拉伯语语音识别-研究论文

该研究采用并实施了一种算法，用于使用除英语之外的阿拉伯语语音识别进行命令，以及使用其他语言训练系统的能力。 基于小波变换离散系数的识别。 智能识别器是为两种模型构建的，第一个是神经网络，第二个是模糊逻辑识别器。 建议的语音识别系统由三个阶段组成； 预处理阶段（对声音进行两个处理，每个声音2000个样本的DC电平去除和样本大小调整），特征提取阶段（区分每个声音的特征，是小波变换系数），识别阶段（许多分类器可用于说话人识别，在本研究中使用监督神经网络，MLP 和模糊逻辑分类器。本研究还涉及研究 MLP 神经网络和 Suggeno 型模糊逻辑系统的识别能力，用于识别阿拉伯语和英语语言。神经网络使用从离散小波变换中提取的特征进行训练。使用小波变换可以从语音中提取准确的特征。研究说明了使用两种不同的智能方法使用 MATLAB 和应用语音命令的效果直接连接到自动轮式车辆。