Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Genetic Algorithms Application to Recognize the Arabic Back Obstruent Sounds in Continuous Speech. |
| Συγγραφείς: |
Mohammad, Aissiou1 aissoummaissoumm@yahoo.fr |
| Πηγή: |
International Arab Journal of Information Technology (IAJIT). May2026, Vol. 23 Issue 3, p582-600. 19p. |
| Θεματικοί όροι: |
Genetic algorithms, Automatic speech recognition, Evolutionary algorithms, Arabic language, Speech perception, Phonetic transcriptions, Signal classification |
| Abstract (English): |
Our work concerns the application of Genetic Algorithms (GAs) to recognize the eight Arabic back obstruents regardless of their positions in syllables. Speech recognition was been cast as a pattern classification problem where we would like to classify an input acoustic signal into one of all possible phonemes. Since GAs are widely used population-based evolutionary search algorithms, they were applied at the Acoustic-Phonetic Decoding (APD) step of the Automatic Speech Recognition (ASR) domain. The Modern Standard Arabic (MSA) is characterized by the presence of glottal, pharyngeal and velar sounds called back consonants. They belong to the class of obstruents and are distinguished from other sounds by their place of articulation, which is defined as a set of anatomical locations ranging from the palate to the glottis. These consonants are the subject of this study because of the difficulties encountered to categorize and classify them correctly since their rear articulation points make them difficult to recognize. The used GA is characterized by parametric matrices based-evaluation function during which intervenes by operating modifications of the vectors parameters representing the phonemes and by selecting the best ones. Hence, we performed a chronological classification of matrices representative of speech segments based on adapted genetic modeling. The research focuses on both the empirical adjustment of GA parameters and the judicious choice of genetic reproduction operators on which the reliability of the genetic recognition algorithm and the overcoming of the premature convergence phenomenon largely depend. The experimental results demonstrate that the proposed methods achieves interesting performances compared to other conventional speech recognition ones. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Arabic): |
تركز المقالة على تطبيق الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms - GAs) للتعرف على الحروف الساكنة الخلفية الثمانية في اللغة العربية الفصحى الحديثة (Modern Standard Arabic - MSA) — وهي الأصوات الحلقية (glottal)، والبلعومية (pharyngeal)، واللثوية (velar) — في الكلام المستمر، بغض النظر عن موقعها في المقطع الصوتي. تتعامل الدراسة مع التعرف على الكلام كمشكلة تصنيف أنماط، مستخدمة الخوارزميات الجينية في مرحلة فك الترميز الصوتي-الفونيمي في نظام التعرف التلقائي على الكلام (Automatic Speech Recognition - ASR) لتصنيف مصفوفات الميزات الصوتية المستخرجة من معاملات ميل-تردد كيبسترال (Mel-Frequency Cepstral Coefficients - MFCCs). تشمل الدراسة ضبطًا تجريبيًا لمعاملات الخوارزميات الجينية، مثل عمليات التزاوج (crossover) والطفرات (mutation) واحتمالاتها، لتجاوز التقارب المبكر وتحسين دقة التعرف. أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة بيانات من اللهجة الجزائرية أن النموذج المقترح القائم على الخوارزميات الجينية يحقق معدل تعرف إجمالي يقارب 93.95%، مع دقة أعلى في التعرف على الحروف الساكنة الخلفية الانسدادية (occlusive back obstruents) مقارنة بالاحتكاكية (fricatives). تضع الدراسة نتائجها في سياق أوسع من منهجيات التعرف التلقائي على الكلام، مشيرة إلى أن النماذج الهجينة التي تجمع بين الخوارزميات التطورية والشبكات العصبية أو نماذج ماركوف الخفية غالبًا ما تحقق أداءً أفضل، وتقترح العمل المستقبلي نحو تطوير نماذج هجينة لتحسين معدلات التعرف بشكل أكبر. [Extracted from the article] |
| Βάση Δεδομένων: |
Supplemental Index |