Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model
| العنوان بلغة أخرى: |
التحقيق في مفهومية الكلام عن طريق نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية |
|---|---|
| المصدر: | مجلة المنصور |
| الناشر: | كلية المنصور الجامعة |
| المؤلف الرئيسي: | شاكر، دينا حارث (مؤلف) |
| المجلد/العدد: | ع26 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| الصفحات: | 101 - 118 |
| DOI: |
10.36541/0231-000-026-009 |
| ISSN: |
1819-6489 |
| رقم MD: | 788433 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex, EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
الصوتيات | الضوضاء | منسوب الضغط الصوتي | مفهومية الكلام | الشيكات العصبية الاصطناعية | Acoustics | Noise | sound pressure level | speech intelligibility | Artificial Neural Network (ANN) model
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 04192nam a22002657a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 0164581 | ||
| 024 | |3 10.36541/0231-000-026-009 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |9 418789 |a شاكر، دينا حارث |e مؤلف |g Shaker, Dina Harith | ||
| 245 | |a Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model | ||
| 246 | |a التحقيق في مفهومية الكلام عن طريق نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية | ||
| 260 | |b كلية المنصور الجامعة |c 2016 | ||
| 300 | |a 101 - 118 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a إن الخواص الصوتية للقاعات الدراسية هو جزء مهم في التصميم الهندسي ولكن يصعب تحقيقه في هذه القاعات وخاصة القاعات الجامعية. ويتحقق التصميم الجيد باستخدام الخبرة في التصميم الصوتي مع التصميم الهندسي النقي. في هذه الورقة تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بمفهومية الكلام في الفصول الدراسية ولتشخيص مواقع الضعف والخلل من الناحية الصوتية، وهنالك العديد من الخصائص الصوتية في القاعات الدراسية التي يجب أخذها بنظر الاعتبار عند التصميم منها أبعاد القاعة، النسبة بين الإشارة الصوتية إلى الضوضاء(SNR)،موقع كل من الطالب والأستاذ, الضوضاء الخلفية قد تم اختيار مجموعة من النصوص وإنشاء خطاب قاعدة البيانات كإشارة ومن ثم قياس منسوب الضغط الصوتي باستخدام جهاز قياس منسوب الضغط الصوتي في مواقع مختلفة داخل القاعة. وتم الحصول على ورقة البيانات من هذا القياس واستخدامها كقاعدة بيانات لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي تعمل على التنبؤ بمفهومية الكلام داخل القاعة ولمواضع مختلفة للمستمعين. وهذا كله يؤدي إلى تقليل الأخطاء الصوتية في القاعات الدراسية وتحسين كفاءة العملية التعليمية. | ||
| 520 | |b A classroom acoustic is an important and difficult part of university classroom design. Good design is achieved more on the basis of acoustics expertise than on pure engineering design. In this paper, the Artificial Neural Network (ANN) model is used for predicting speech intelligibility in classroom. There are several classroom properties such as diminution of the class, signal to noise ratio (SNR), the location of the student and teacher , background noise where collected from the classroom. A set of word is complied and a speech signal data base was created. The sound pressure levels are then measured using sound pressure meter at different classroom positions. A datasheet was obtained from the measurement and then used to provide as training database into learning process of (ANN) to predict the speech intelligibility at various listeners' position of classroom. This method improve high accuracy, efficiency and economic of calculation intelligibility in classrooms. Therefore it reduces the error by using the classic methods. | ||
| 653 | |a الصوتيات |a الضوضاء |a الشبكات العصبية الاصطناعية | ||
| 692 | |a الصوتيات |a الضوضاء |a منسوب الضغط الصوتي |a مفهومية الكلام |a الشيكات العصبية الاصطناعية |b Acoustics |b Noise |b sound pressure level |b speech intelligibility |b Artificial Neural Network (ANN) model | ||
| 773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 009 |e Al Mansour Journal |f Maǧallaẗ al-manṣūr |l 026 |m ع26 |o 0231 |s مجلة المنصور |v 000 |x 1819-6489 | ||
| 856 | |u 0231-000-026-009.pdf | ||
| 930 | |d n |p y | ||
| 995 | |a HumanIndex | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 788433 |d 788433 | ||
عناصر مشابهة
-
Invariant Moments Based Noise Classification Using Feed Forward Backpropagation Neural Network
بواسطة: أبو صالح، رندة رفعت منشور: (2016) -
Classification of Brain Tumor Using Artificial Neural Network
بواسطة: داخل ، نور حيدر منشور: (2017) -
Using Artificial Neural Networks "ANN" to Control Chaos
بواسطة: Ighneiwa, Ibrahim منشور: (2017) -
A Hybrid Approach for Intrusion Detection Using Artificial Neural Network
بواسطة: بدوي، سمر عصام أحمد منشور: (2016) -
Solving Themultiple Travelling Salesmen Problem Using Gaussian Mixture Model Clustering and Artificial Neural Network
بواسطة: مجدلاوي، هلا سامي منشور: (2021)
