انجمن کامپیوتر ایران

وجود نویز در یک محیط باعث کاهش کار آیی سیستم‌های تشخیص گفتار می‌گردد. حال اگر سیگنال گفتار مورد نظر برای تشخیص، دارای لهجه باشد این بازدهی به مراتب کمتر خواهد شد. در اين مقاله، با قرار دادن جملات لهجه دار زبان فارسی در یک محیط نویزی سعی شده است با استخراج ویژگی‌های مقاوم در برابر نویز به بهبود تشخیص لهجه جملات نویزدارکمک کنیم. اولین ویژگی پیشنهادی با ایجاد سه تغییر در محاسبه ضرایب مل-کپستروم شامل تغییر پنجره همینگ ساده به بهبودیافته، محاسبه ضرایب مرتبه بالای خود همبستگی پس از مرحله عبور از پنجره و تغییر فیلتربانک‌ها از مثلثی به گوسی ایجاد می‌شود که باعث افزایش نرخ تشخیص در نسبت سیگنال به نویزهای پایین می‌شود. دومین ویژگی پیشنهادی فرکانس مرکزی طیفی (SCF) است که مراحل اولیه محاسبه آن‌ها همانند ضرایب مل-کپستروم است و پس از مرحله عبور از فیلتربانک مثلثی با اعمال یک رابطه خاص به دست می‌آیند. در مرحله طبقه-بندی از دو طبقه بند ماشین بردار پشتیبان (SVM) و K- نزدیکترین همسایه (KNN) استفاده‌شده است که SVM از کار آیی و نتیجه بهتری برخوردار است. مشاهده شده است که دو ویژگی پیشنهادی نسبت به سایر ویژگی‌ها عملکرد بهتری در برابر نویز از خود نشان می‌دهند.