論文の概要: Robust Recognition of Persian Isolated Digits in Speech using Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10857v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 15:11:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:28.491213
• Title: Robust Recognition of Persian Isolated Digits in Speech using Deep Neural Network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた音声中のペルシャ分離ディジットのロバスト認識
• Authors: Ali Nasr-Esfahani, Mehdi Bekrani, Roozbeh Rajabi,
• Abstract要約: 既存のニューラルネットワーク手法はノイズの影響を無視することが多く、ノイズの多い環境では精度が低下する。 この研究は、孤立したペルシャ数字(ゼロから9)の認識に挑戦する。 提案手法は,ペルシャ数認識のためのハイブリッド構造において,残差畳み込みニューラルネットワークと双方向リカレントユニットを組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5566524830295307
• License:
• Abstract: In recent years, artificial intelligence (AI) has advanced significantly in speech recognition applications. Speech-based interaction with digital systems, particularly AI-driven digit recognition, has emerged as a prominent application. However, existing neural network-based methods often neglect the impact of noise, leading to reduced accuracy in noisy environments. This study tackles the challenge of recognizing the isolated spoken Persian numbers (zero to nine), particularly distinguishing phonetically similar numbers, in noisy environments. The proposed method, which is designed for speaker-independent recognition, combines residual convolutional neural network and bidirectional gated recurrent unit in a hybrid structure for Persian number recognition. This method employs word units as input instead of phoneme units. Audio data from 51 speakers of FARSDIGIT1 database are utilized after augmentation using various noises, and the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) technique is employed for feature extraction. The experimental results show the proposed method efficacy with 98.53%, 96.10%, and 95.9% recognition accuracy for training, validation, and test, respectively. In the noisy environment, the proposed method exhibits an average performance improvement of 26.88% over phoneme unit-based LSTM method for Persian numbers. In addition, the accuracy of the proposed method is 7.61% better than that of the Mel-scale Two Dimension Root Cepstrum Coefficients (MTDRCC) feature extraction technique along with MLP model in the test data for the same dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,人工知能(AI)は音声認識の応用において大きく進歩している。 音声に基づくデジタルシステムとのインタラクション、特にAI駆動のデジタル認識は、顕著な応用として現れている。 しかし、既存のニューラルネットワークベースの手法はノイズの影響を無視することが多く、ノイズの多い環境では精度が低下する。 この研究は、孤立したペルシャ数字(9から9まで)を認識するという課題に取り組み、特に雑音の多い環境で、音声的に類似した数字を区別する。 提案手法は話者独立認識のために設計され,ペルシャ数字認識のためのハイブリッド構造において,残差畳み込みニューラルネットワークと双方向ゲート再帰ユニットを組み合わせる。 この方法は音素単位の代わりに単語単位を入力として利用する。 FARSDIGIT1データベースの51話者の音声データを様々な雑音を用いて拡張し,Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)技術を用いて特徴抽出を行う。 実験の結果, 評価精度は98.53%, 96.10%, 95.9%であった。 雑音環境下では,ペルシャ数字に対する音素単位ベースLSTM法よりも平均26.88%の性能向上を示す。 さらに,提案手法の精度は,Mel-scale Two Dimension Root Cepstrum Coefficients (MTDRCC) の特徴抽出手法よりも7.61%向上した。

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