A Hybrid Rough Sets K-Means Vector Quantization Model For Neural Networks Based Arabic Speech Recognition
Speech is a natural, convenient and rapid means of human communication. The abil ity to respond to spoken language is of special importance in computer application wherein the user cannot use his/her limbs in a proper way, and may be useful in office automation systems. It can help in developing...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Babiker, Elsadig Ahmed Mohamed |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English English |
منشور في: |
2002
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/12078/1/FK_2002_44_.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A vector quantization approach to isolated-word automatic speech recognition /
بواسطة: Abushariah, Mohammad Abd-Alrahman Mahmoud
منشور في: (2006) -
Rough Neural Networks Architecture For Improving Generalization In Pattern Recognition
بواسطة: Ali Adlan, Hanan Hassan
منشور في: (2004) -
Speaker Independent Speech Recognition Using Neural Network
بواسطة: Tan, Chin Luh
منشور في: (2004) -
Mel-frequency cepstrum coefficient-vector quantization speech recognition for tajweed rule checking /
بواسطة: Ahsiah Ismail
منشور في: (2015) -
Offline Arabic handwritten characters recognition using learning vector quantization network /
بواسطة: Ali, Mohamed A.
منشور في: (2005)