العنوان بلغة أخرى: |
تطوير نظام التعرف على الكلام باستخدام التعلم العميق باستخدام LabVIEW في الأجهزة المنزلية الذكية |
---|---|
المصدر: | مجلة شمال إفريقيا للنشر العلمي |
الناشر: | الأكاديمية الأفريقية للدراسات المتقدمة |
المؤلف الرئيسي: | أحفاف، تجديدة الحوسين الهادي (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Ahfaaf, Tajdeedah Alhousayn Alhadi |
مؤلفين آخرين: | أبو منديل، أشرف عودة (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج1, ع4 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
ليبيا |
التاريخ الميلادي: |
2023
|
الشهر: | ديسمبر |
الصفحات: | 37 - 53 |
ISSN: |
2959-4820 |
رقم MD: | 1467020 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EduSearch, HumanIndex |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
الأوامر الصوتية | التعلم العميق | التعرف على الكلام | Voice Commands | Deep Learning | Speech Recognition | Labview
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تعزيز استجابة الأجهزة الذكية للأوامر الصوتية من خلال توظيف LabVIEW والتعلم العميق للتعرف على الصوت، حيث يعمل البحث على إنشاء نظام استشعار صوتي يمكنه التعرف بشكل فعال على المدخلات الصوتية في الوقت الحقيقي، وحتى في الظروف الصاخبة أو الصعبة، مما يمنح المستهلكين واجهة طبيعية تمكنهم من التفاعل المباشر مع أدواتهم. ولتحقيق هذا الغرض يتطلب جمع وتحليل مجموعة من البيانات الصوتية لجهاز المنزل الذكي. تم تدريب نموذج التعلم العميق باستخدام مجموعة البيانات هذه، ثم اختباره لمعرفة مدى قدرته على التعرف على الكلام في بيئة المنزل الذكي، كما يتناول البحث الطرق البديلة لحماية معلومات المستخدم ويأخذ في الاعتبار الآثار المترتبة على الخصوصية والأمن لاستخدام نظام كشف الكلام في جهاز منزلي ذكي. وتوصلت النتائج إلى نجاح تجربة إنشاء نظام استشعار يعتمد على LabVIEW في التعرف على الكلام مع الأجهزة المنزلية الذكية والحفاظ على الأمن والخصوصية في الوقت نفسه. The main goal of this paper is to enhance the response of smart devices to voice commands by employing LabVIEW and deep learning for voice recognition. The research works to create an audio sensing system that can effectively recognize voice inputs in real time, even in noisy or difficult conditions, giving consumers a natural interface that enables them to interact directly with their tools. To achieve this purpose, it is necessary to collect and analyze a set of audio data for the smart home device. A deep learning model was trained using this dataset and then tested to see how well it could recognize speech in a smart home environment. The research also addresses alternative methods for protecting user information and considers the privacy and security implications of using a speech detection system in a smart home device. The results showed the success of the experiment in creating a sensor system based on LabVIEW to recognize speech with smart home devices and maintain security and privacy at the same time. |
---|---|
ISSN: |
2959-4820 |