Comparison Between the Wavelet Model and the Modulation Components for Speaker Recognition
| العنوان بلغة أخرى: |
مقارنة بين نموذج التحويل المويجي والمكونات اللحظية فى تحديد الشخص المتكلم |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
| الناشر: | الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
| المؤلف الرئيسي: | حسن، طارق أحمد (Author) |
| المجلد/العدد: | مج7, ع1 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| الصفحات: | 104 - 113 |
| DOI: |
10.34279/0923-007-001-003 |
| ISSN: |
1994-8638 |
| رقم MD: | 707912 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
AM-FM modeulation | Wavelet transform | Mother function | Multiband demodulation analysis method (MDA) | Quadrature Mirror Filter (QMF)
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
4
| المستخلص: |
This paper presents a comparison between two multi-resolution models, these are the Wavelet transform and the AM-FM modulation model. The aim is to show which of them will perform well in different circumstances. Both models are tested on text-dependent and text-independent corpora. In our experiment, the two models are acting well with clean data. However, with noisy data the results show that the Wavelet mode! performance decline more than the AM-FM do. This explain that the AM-FM model although both models adopt the multi-resolution analysis in their process; however, the wavelet model still need some robustness against noise. يقدم هذا البحث مقارنة بين نموذجين متعدد المدى ، وهذه هي نموذج تحويل المويجات ونموذج مكونات AM-FM اللحظية. والهدف من ذلك هو إظهار أي منهم سوف يقدم أي منهم سوف يقدم أداء جيدا في ظروف مختلفة. ويتم اختبار كلا النموذجين على بينات صوتية معتمدة وغير معتمدة. في تجربتنا، كلا النموذجين يعطيان نتائج جيدة في الظروف النموذجية للبيانات الصوتية. ولكن في حالة وجود الضوضاء ظهرت النتائج أن المويجات تراجع الأداء نموذج أكثر من AM-FM. هذا يفسر أن النموذج AM-FM على الرغم من أن كلا النموذجين تعتمد التحليل متعدد القرار في عمليتهم. ومع ذلك، فإن نموذج المويجات لا تزال تحتاج إلى بعض التطويرات للحصول على قوة أداء اكبر وخصوصا بوجود الضوضاء. |
|---|---|
| ISSN: |
1994-8638 |
عناصر مشابهة
-
Using Wavelet Shrinkage in the Cox Proportional Hazards Regression Model: Simulation Study
بواسطة: Ali, Taha Hussein منشور: (2022) -
Image Compression Using Neural Networks and Wavelet Transform
بواسطة: عباس، أحمد كامل منشور: (2013) -
Using Proposed Hybrid Method for Neural Networks and Wavelet to Estimate Time Series Model
بواسطة: علي، طه حسين منشور: (2022) -
Data Compression with Wavelets
بواسطة: اسميرات، رنا بسام داود منشور: (2009) -
Image Steganography Based on Discrete Wavelet Transform and Enhancing Resilient Backpropogation Neural Network
بواسطة: Al Naima, Ahmed Shihab Ahmed منشور: (2015)
