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Stand-Alone Intelligent Voice r.cognition System

Jour.al of Signal and Infor.ation Pr.cessing 2014年第4期5卷 179-190页

作者： mohammed r. saady Hatem El-Bor.y El-Sayed A. El-Dahshan Ashr.f Shamseldin Yahia Basic Science Depar.ment Faculty of Computers and Information Fayoum University El Fayoum Egypt Physics Depar.ment Faculty of Science Ain Shames University Cairo Egypt Egyptian E-Lear.ing Univer.ity Elmesaha El-Doki Giza Egypt

In this paper. an exper. system for.secur.ty based on biometr.c human featur.s that can be obtained without any contact with the r.gister.ng sensor.is pr.sented. These featur.s ar. extr.cted fr.m human’s voice, so the system is called Voice r.cognition System (Vr.). The pr.posed system?consists of a combination of thr.e stages: signal pr.-pr.cessing, featur.s extr.ction by using?Wavelet Packet Tr.nsfor. (WPT) and featur.s matching by using Ar.ificial Neur.l Networ.s (ANNs). The featur.s vector. ar. for.ed after.two steps: fir.tly, decomposing the speech signal at level 7 with Daubechies 20-tap (db20), secondly, the ener.y cor.esponding to each WPT node is calculated which collected to for. a featur.s vector. One hundr.d twenty eight featur.s vector.for.each speaker.was fed to the Feed For.ar. Back-pr.pagation Neur.l Networ. (FFBPNN). The data used in this paper.ar. dr.wn fr.m the English Language Speech Database for.Speaker.r.cognition (ELSDSr. database which composes of audio files for.tr.ining and other.files for.testing. The per.or.ance of the pr.posed system is evaluated by using the test files. Our.r.sults showed that the r.te of cor.ect r.cognition of the pr.posed system is about 100% for.tr.ining files and 95.7% for.one testing file for.each speaker.fr.m the ELSDSr.database. The pr.posed method showed efficiency r.sults wer. better.than the well-known Mel Fr.quency Cepstr.l Coefficient (MFCC) and the Zak tr.nsfor..

关键词： Voice r.cognition Wavelet Packet Tr.nsfor. Featur. Extr.ction Ar.ificial Neur.l Networ.

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