تصحيح اضطرابات النطق السني لدى المتحدث باللغة العربية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
الملخص
الهدف من عملنا هو تصحيح الأخطاء الناتجة عن ارتداء أطقم الأسنان أثناء نطق 10 أصوات أسنانية للغة العربية لتحقيق هذا الهدف، وضعنا مجموعة من الكلمات التي تتضمن كافة الصوامت المختلفة الموجودة في اللغة العربية أول، وسط وآخر الكلمة لهذه الأسباب قمنا باختيار مجموعتين من الأشخاص مجموعة من الأشخاص العاديين كمرجع ومجموعة من الأشخاص الذين يرتدون أطقم الأسنان. لحساب معدل الأسنانية للأشخاص العاديين وكذلك الأشخاص الذين يرتدون أطقم الأسنان بدأنا بالتسجيل الصوتي للصوامت العشرة ثم بالتقطيع اليدوي للبنيات المسجلة المختارة وذلك باستخدام الخصائص التي تتميز بها Matlab ثم نستخرج باستعمال برمجة Speech Filing System Software (SFS( الإشارة والتي تحصل عليها بطريقتين MFCC معاملات ميل التردد (Cepstral و Delta MFCC (المشتقة الأولى لها . وأخيرا حساب معدل التعرف للصوامت الأسنانية باستخدام شبكة العصبونات (طبقة متعددة : (MIP). لتصحيح مشاكل النطق الناتجة عن ارتداء أطقم الأسنان، نقوم بحساب المسافة الإقليدية بين عوامل هاتين المجموعتين من الأشخاص العاديين والذين يرتدون أطقم الأسنان مع تكرارها وذلك لتقليص المسافة الإقليدية حتى تصل إلى القيمة الصغرى أو الأقرب من الصفر. تحليل النتائج جاءت جد محفزة لأننا حققنا معدل التعرف على الصوامت الأسنانية من الأمثلة العربية المختارة. قد قدرت نسبة التصنيف العام بالنسبة للأشخاص العاديين بـ 50 75% ولقد تحصلنا على نتائج مقبولة، يمكن اعتبارها مرضية. ومع ذلك، يمكن تحسين معدل التعرف بإثراء قاعدة المعطيات وتحسين شروط التسجيل.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
المراجع
- M. Barkat, Détermination d’Indices Acoustiques Robustes pour l’Identification Automatique des Parlers Arabes, Thèse de Doctorat, Université Lumière Lyon 2, 28/04/2000.
- Pierre Borne, Mohamed Benrejeb, Joseph Haggège, Les réseaux de neurones, Présentation et Applications, Editeur(s): Technip, Collection: Méthodes et pratiques de l’ingénieur, 30/07/2007, 152 pages.
- M. Kabache & M. Guerti, Application des Réseaux de Neurones à la Reconnaissance des phonèmes spécifiques à l’Arabe Standard, Conférence Internationale IEEE: Sciences Electroniques, Technologies de l’Information et des Télécommunications, SETIT’2005, Résumé: p. 218. Article sur CD N° 179, 27-31 Mars 2005, Sousse - Tunisie, ISBN 9973-51-546-3.
- K. Ferrat and M. Guerti, Classification of the Arabic Emphatic Consonants Using Time Delay Neural Network, International Journal of Computers Applications, Int J Comput Appl, Volume 80, N°10, pp. 1-6, October 2013. ISSN: 0975- 8887, DOI: 10.5120/13894 - 9341
IJCATM: www.ijcaonline.org