| LEADER |
04453nam a22003017a 4500 |
| 001 |
1797635 |
| 024 |
|
|
|3 10.37575/b/com/2034
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b السعودية
|
| 100 |
|
|
|9 573339
|a نهار، خالد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Handicapped Wheelchair Movements Using Discrete Arabic Command Recognition
|
| 246 |
|
|
|a تحريك كرسي المقعدين من خلال تمييز الأوامر العربية المتقطعة
|
| 260 |
|
|
|b جامعة الملك فيصل
|c 2020
|g يوليو
|
| 300 |
|
|
|a 171 - 184
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|b Automatic Speech Recognition (ASR) is an effective and widespread method used to interpret the human voice into commands. Over the past few decades and due to the great evolution in data science, the processing of speech has been embedded in various new technologies. The benefits of such evolution motivated us to develop a discrete voice system for controlling the wheelchair movements for Arab people with physical impairment (handicapped people). The wheelchair via voice system was able to recognize seven isolated words in the Arabic language. The approach uses the CMU-Sphinx4 ASR for evaluating the effectiveness and the accuracy of the recognition system. A corpus was built, and then the system was trained on 70% of this corpus and tested using the rest of 30%. The experiments reveal that the recognition rate of the proposed approach is 96%. The average level of accuracy of the real experiment and corpus-based testing experiment reached 94%.
|
| 520 |
|
|
|a يعد تعرف الكلام آليا وسيلة فعالة وواسعة الانتشار في تحويل الصوت إلى أوامر، وفي العقود القليلة الماضية، ونتيجة لثورة المعالجة الرقمية للبيانات، أصبحت نظم معالجة الكلام مضمنة في معظم التكنولوجيا الحديثة. إن من فوائد هذه الثورة أنها دفعتنا باتجاه تطوير نظام تمييز الصوت المتقطع للتحكم في حركة كرسي المعوقين الناطقين بالعربية. سيكون بمقدور "نظام عبر الصوت" الخاص بكرسي المعوقين تمييز سبعة أوامر منفصلة في اللغة العربية. لقدتم استخدام نظام "سفينكس 4 للتمييز الأوتوماتيكي للكلام من جامعة كارغيني ميلون الأمريكية" لبناء النظام والتحقق من فعاليته ودقته. لقد تم بناء مستوعب صوتي خصيصاً لهذا الغرض وتم تقسيمه إلى جزأين: الجزء الأول خاص بالتدريب وبلغ 70% من المستوعب، والجزء الثاني لأغراض التحقق من صحة النظام وحساب الدقة وبلغ 30%. بعد تنفيذ الاختبارات اللازمة تم التوصل إلى دقة تمييز للأوامر تصل لغاية 96%. إن مستوى معدل الدقة في تمييز الأوامر بين ما تم إجراؤه من اختبارات عل 30% من المستوعب الصوتي وبين بيانات حقيقيه أخذت من خارج المستوعب بلغ 94%.
|
| 653 |
|
|
|a اللغة العربية
|a المعالجة الرقمية
|a الهندسة الحاسبات
|a نظم المعلومات
|a المعوقون حركيا
|
| 692 |
|
|
|a تمييز الكلام العربي
|a كرسي متحرك
|a معوق
|a النموذج الصوتي
|a نموذج ماركوف الخفي
|a نموذج اللغة
|b Acoustic Model
|b Arabic Speech Recognition
|b Handicapped
|b Hidden Markov Model
|b Language Model
|b Wheelchair
|
| 700 |
|
|
|9 573342
|a العتوم، محمد أشرف
|e م. مشارك
|
| 700 |
|
|
|a الشرمان، رأفت موسى
|g Al Shorman, Rafat M.
|e م. مشارك
|9 126454
|
| 700 |
|
|
|9 573341
|a الخطيب، رعد
|e م. مشارك
|
| 700 |
|
|
|a الشناق، معاویة عبدالله
|g Al-Shannaq, Moyawiah A.
|e م. مشارك
|9 671650
|
| 773 |
|
|
|c 012
|e Scientific Journal of King Faisal University - Basic and Applied Sciences
|f almajalat aleilmiat lijamieat almalik fysl. aleulum al'asasiat waltatbiqia
|l 001
|m مج21, ع1
|o 0184
|s المجلة العلمية لجامعة الملك فيصل - العلوم الأساسية والتطبيقية
|v 021
|x 1658-0311
|
| 856 |
|
|
|u 0184-021-001-012.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a science
|
| 999 |
|
|
|c 1060097
|d 1060097
|
