阿拉伯语语音识别：模糊逻辑与神经网络的结合应用

"这篇研究论文探讨了使用模糊逻辑和神经网络技术进行阿拉伯语语音识别的方法。研究人员构建了两种模型，一种基于神经网络（MLP），另一种基于模糊逻辑，以实现对阿拉伯语语音命令的智能识别。系统包括预处理、特征提取和识别三个阶段，其中特征提取利用小波变换进行。实验表明，这两种智能方法在MATLAB环境下能够有效地应用于语音命令，直接控制自动轮式车辆。" 在语音识别领域，尤其是针对非英语语言如阿拉伯语的识别，本文提出了一种创新性的解决方案。研究采用了小波变换作为预处理步骤的关键技术，用于消除声音信号中的直流电平，并调整样本大小，以适应后续的特征提取过程。小波变换允许从复杂的语音信号中提取出精确的时频特征，这对于识别不同人的发音特征至关重要。 特征提取阶段，研究利用离散小波变换的系数来区分每个声音的独特特性。这些系数提供了语音信号在不同频率和时间尺度上的信息，为后续的识别阶段提供输入。在识别阶段，研究对比了两种智能识别器：多层感知机（MLP）神经网络和Sugeno型模糊逻辑系统。MLP神经网络是一种常用的监督学习模型，能够通过学习从离散小波变换中提取的特征进行训练，以达到高精度的识别效果。 模糊逻辑识别器则以另一种方式处理不确定性，它能够处理模糊或不精确的信息，适合处理与人类语音识别相关的复杂性和不确定性。Sugeno型模糊逻辑系统特别适用于这种任务，因为它可以创建近似人类决策过程的规则集。 实验结果显示，这两种技术在识别阿拉伯语和英语语言方面都表现出了良好的性能。通过在MATLAB平台上实现，它们能够直接连接到自动轮式车辆，展示了语音识别技术在智能控制系统中的实际应用潜力。此外，研究还强调了使用其他语言训练系统的可能性，这扩展了该技术的通用性。 该研究为阿拉伯语语音识别提供了一个强大且灵活的框架，结合了神经网络的精确学习能力和模糊逻辑的不确定性处理能力，有望在未来的语音交互系统和自动控制应用中发挥重要作用。