Punjabi-Spracherkennung mit EEMD und optimierten neuronalen Netzen

Automatische Spracherkennung (ASR) ist ein automatischer Prozess, der menschliche Sprache einliest und versucht herauszufinden, was gesagt wird. ASR ist z. B. n tzlich f r Sprache-zu-Text-Anwendungen (Diktat, Transkription von Sitzungen usw.), sprachgesteuerte Schnittstellen, Suchmaschinen f r gro e Sprach- oder Videoarchive und Sprache-zu-Sprache- bersetzung. Punjabi ist die zehntmeistgesprochene Sprache der Welt. Bisher wurden keine nennenswerten Arbeiten zur automatischen Spracherkennung in Punjabi durchgef hrt. In der vorliegenden Arbeit wird ein automatisches Spracherkennungssystem f r isolierte W rter unter Verwendung von EEMD und neuronalen Netzwerken entwickelt, wobei die Merkmale mit EEMD extrahiert und die Segmentierung vorgenommen wird. Die Punjabi-Sprache f r isolierte W rter wird in Punjabi-Text umgewandelt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Genauigkeit des EEMD-Algorithmus bei verrauschten Signalen im Gegensatz zur Spracherkennung zu berpr fen. Wir gehen dabei so vor, dass wir den Rauschpegel erkennen und das Signal f r die weitere Verarbeitung segmentieren. Die Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) ist eine rauschunterst tzte Methode und eine deutliche Verbesserung der Empirical Mode Decomposition (EMD).