APPLIED MULTIVARIABLE ACOUSTIC ANALYSIS ON RECOGNITION OF EMPHATIC CONSONANTS FROM STANDARD ARABIC
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Abstract
The aim of our work is the recognition of the emphatic consonants of standard
Arabic using the Artificial Neural Networks (ANN). To achieve this objective, we have used the Multi Layer Perceptron (MLP) as a technique of recognition. The phonemes to recognize are taken from sentences in standard Arabic recorded bya single speaker purposely, to take into consideration the coarticulation phenomena. We have analyzed the corpus of training and the corpus of test by several techniques of acoustical analysis: the PLP (Perceptual Linear Prediction), RASTAPLP (RelAtive SpecTrAl-Perceptual Linear Prediction), LPC (Linear Predictive Coding), the energy and the Zero Crossing. The objective is to determine the acoustical analysis that gives the best recognition rate. The obtained results are satisfactory (71.29 % of correct identification rate), because the phonemes to be recognized are taken in different contexts where the effect of coarticulation is taken into consideration. It is important to mention that the development of a system based on ANN is a delicate task and requires a lot of experiences. Indeed, there are many difficulties related to the choice and the dimension of the network, the parameters to adjust, the control of the system, etc.
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DOI : 10 1007/10772-009-9061-5
http://www.citeulike.org/journal/springerlink-100275