Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userSmoker Distinction Based on Analysis of Created Vowel Triangles
تمييز الشخص المدخن اعتماداً على تحليل مثلثات صوتية مُوَلَّدَة
1317
0 14
0
(
0
)
Authors
جعفر الخير( باحث )
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
تمَّ في هذا البحث اقتراح معيار لدراسة خصائص إشارة الصوت لكل من صنفي المدخنين و غير المدخنين، إذ تمَّ بناء قاعدة بيانات تضم ملفات صوتية تعود إلى 12 شخص سوري (6 أشخاص مدخنين و 6 أشخاص غير مدخنين)، تتراوح أعمار جميع الأشخاص بين 35 و 45 عام، جميعهم ذكور و يعيشون في مناطق ريفية متجاورة. استغرقت عملية تسجيل الملفات الصوتية ثلاث ساعات، حيث لفظ جميع المتحدثين جملة / أَنَاْ أُحِبُّ سُوْرِيْة /، و هي جملة غنية صوتياً تشمل جميع الأحرف الصوتية الطويلة (الألف و الواو و الياء) و الحروف الصوتية القصيرة (الفتحة و الضمة و الكسرة). اعتماداً على التسجيلات الناتجة تمَّ توليد المثلثات الصوتية الطويلة و القصيرة، و هي مثلثات هندسية رؤوسها تمثل قيم ترددات توافقيات المجرى الصوتي الممتد من الحبال الصوتية إلى الشفاه و تسمى النغمات (Formants)، حيث تمَّ توليد المثلثات الصوتية الطويلة (AAIIUU) في 10 مستويات، و كذلك المثلثات الصوتية القصيرة (AIU) في 10 مستويات؛ و بذلك نتج 20 مثلث صوتي لكل شخص. تمَّ في كل مستوي حساب المسافة بين جميع مراكز المثلثات الصوتية و اختيار المسافة الأدنى (d)، فيكون المستوي ذو القيمة الأعظمية للمسافة (d) هو المستوي الممثل للمثلث الصوتي الأنسب لتمييز المدخنين من غير المدخنين، و قد تحقق ذلك بالنسبة للمثلثين AIU35 و .AAIIUU45.
In this research, a new comparison criterion was proposed to study properties of the audio signal for each of the varieties of smokers and non-smoking persons. For this purpose, a database for smokers has been created. The smoker database contains 12 Syrian native speakers, six of them were smokers and the others were non-smokers. The smokers had been smoking for more than 10 years. All speakers were men and their ages ranging between 35 and 42 years old. They live in rural towns and speak the same dialect. Syrian vowels can be classified into long vowels and short ones. The long vowels are /AA/, /UU/, /II/ pronounced as ([ ي, و, ا ]) and the short vowels are /A/, /U/, /I/ pronounced as ([ كسرة, ضمة, فتحة ]). In this study, the Speakers have to pronounce the following sentence /I love Syria/ pronounced as ([ أَنَاْ أَحَبُّ سُوْرِيْة ]), and it was spoken during three hours. This sentence is rich with vowels. For each speaker, a long vowel triangle in ten planes and a short vowel triangle in ten planes as well were generated and analyzed. A new criterion was suggested to determine the most suitable vowel triangle for smoker distinction. This criterion depends on calculating the different distances among all centers of vowel triangles in each plane and determining the minimal distance called d. For each plane, the most suitable vowel triangle had been set as AIU35 short vowel triangle and AAIIUU45 long vowel triangle.
Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الدراسة معيارًا جديدًا لتمييز المدخنين عن غير المدخنين بناءً على تحليل المثلثات الصوتية. تم إنشاء قاعدة بيانات صوتية تحتوي على تسجيلات لـ 12 شخصًا سوريًا (6 مدخنين و6 غير مدخنين) تتراوح أعمارهم بين 35 و45 عامًا، جميعهم ذكور ويعيشون في مناطق ريفية متجاورة. تم تسجيل جملة 'أنا أحب سوريا' من قبل جميع المتحدثين، وهي جملة غنية صوتيًا تشمل جميع الأحرف الصوتية الطويلة والقصيرة. تم تحليل التسجيلات باستخدام خوارزمية MFCC لتوليد مثلثات صوتية طويلة وقصيرة في 10 مستويات لكل منها، وتم حساب المسافات بين مراكز هذه المثلثات لاختيار المستوى الأنسب للتمييز بين المدخنين وغير المدخنين. أظهرت النتائج أن المثلثات الصوتية القصيرة AIU35 والطويلة AAIIUU45 هي الأنسب لتمييز المدخنين عن غير المدخنين.
Critical review
تعتبر هذه الدراسة خطوة مهمة نحو تطوير تقنيات تمييز المدخنين عن غير المدخنين باستخدام تحليل الصوت. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، حجم العينة صغير جدًا (12 شخصًا فقط)، مما قد يؤثر على دقة النتائج. ثانياً، جميع المشاركين كانوا من الذكور ومن نفس المنطقة الجغرافية، مما قد يحد من تعميم النتائج على مجموعات أخرى. ثالثاً، لم يتم التطرق إلى تأثير العوامل الأخرى مثل الحالة الصحية العامة أو البيئة المحيطة على نتائج التحليل الصوتي. يمكن أن تكون هذه العوامل مؤثرة ويجب أخذها في الاعتبار في الدراسات المستقبلية.
Questions related to the research
-
ما هو الهدف الرئيسي من هذه الدراسة؟
الهدف الرئيسي هو إيجاد معيار لتمييز المدخنين عن غير المدخنين باستخدام تحليل المثلثات الصوتية.
-
ما هي الجملة التي تم تسجيلها من قبل المشاركين في الدراسة؟
الجملة التي تم تسجيلها هي 'أنا أحب سوريا'.
-
ما هي الخوارزمية المستخدمة في تحليل الصوت في هذه الدراسة؟
الخوارزمية المستخدمة هي خوارزمية MFCC (معاملات تردد الميل).
-
ما هي المثلثات الصوتية التي تم تحديدها كأنسب لتمييز المدخنين عن غير المدخنين؟
المثلثات الصوتية القصيرة AIU35 والطويلة AAIIUU45 هي الأنسب لتمييز المدخنين عن غير المدخنين.
References used
LOUISE D, ANGELIKA B ,Voice Parameter Changes in Smokers During Abstinence from Cigarate Smoking, 2011, Proceedings of the Icphs xvii, p588-590
GRAY G, HARVEY R, The Effects of Smoking on the Speaking Fundamental Frequency of Adult Women, Journal of Psycholinguistic Research , Issn 1573-6555, vol. 3 (3. 1974), p. 225-231
AMPARO G, Early Effects of Smoking on the Voice: Amultidimensional Study, 2004, International Medical Journal of Experimental and Clinical Research, 2004, p649-56
rate research
Read More
Speech databases form the main foundation in the construction of automatic
utterance, speaker recognition and speech recognition systems in different languages and
dialects. The elements of the speech database are audio files recorded for people's
voices in
the required language or dialect. The more the speech database is enriched with
comprehensive elements the more it contributes to produce systems that communicate with
the excellent performed machine. According to the lack of speech databases for the Syrian
dialects, the research did one. The created database contained sixteen voluntaries from
different Syrian dialects. Voluntaries' voices were recorded in different recording
conditions that is for studying the effect of variety of dialects, gender and the conditions of
recording on the vowel polygons. This research invested the created speech database in the
field of generating and analyzing of vowel polygons, as the vowel polygon is a geometric
polygon where its vertices represent the values of formant frequencies, and the area of the
polygon represents the output acoustic space.
Content Based Medical Image Retrieval (CBMIR) systems are a new technique which researchers aim to integrate with Computer Aided Diagnosis systems. These systems usually find and retrieve images from a large image-database which have a similar conten
t to a query image. Retrieval is done by extracting the visual features from the query image, formulating them in a features vector, comparing features vector components with those of the images in the database, and then, similarity measures are computed. Based on the similarity measures, images which have a similar content to the query image are retrieved. The introduced analysis study surveys and analyzes the current status of the CBMIR systems, evaluates our findings from this survey, and concludes some specific research directions in this field.
Studies have proven that the indicatingpressure chart of marine engine cylinder can providemany information not only about pressure, but also about a large number of parameters that are useful in enhancing engine performance. Therefore, in this resea
rch paper, we attempt to study the indicators that complete the physical image of the work cycle. This attempt uses an elaborate and comprehensive mathematical model for obtaining and using these parameters in order to form a clear image of the work cycle based on the dynamics of heat release in the cylinder, for the purposes of enhancing performance and achieving a more efficient, more economical mechanical operation. As a result we will reach a number of conclusions and recommendations which,upon being approved and used, can help to achieve with great mathematical accuracy a more optimized characteristic of the work cycle.
مخطط الضغط البياني
الضغط الأعظمي للاحتراق
سرعة تزايد الضغط في نقطة الاشتعال
مزيج الاحتراق في الأسطوانة
تابع الاحتراق
الحصة النسبية من جرعة الوقود
القانون التفاضلي للاحتراق
indicator pressure chart
pressure increase rate at the point of combustion
combustion mixturein the cylinder
combustion function
the relative ration of the fuel portion
differential law for combustion
المزيد..
Most of the well-known search engines such as Google are text search engines that match the vocabulary entered only by the user and retrieve a list of results. The search engine model proposed in this thesis achieves a better solution that does not m
atch the vocabulary entered by the user only, but rather matches other words that are related. With the vocabulary statements in the ontologies supporting it.
Content based 2Dcerebral digital subtraction angiography(DSA) images retrieval
system has been built. The systemfinds and retrieves images fromcerebral DSA imagedatabase(
Cerebral Sacular Aneurysms) which have a similar content to a query image.
R
etrieval is done by extracting the visual shape features of cerebral saccular aneurysms
from a query image, formulating them in a feature vector, comparing feature vector
components with those of the cerebralDSA images in the database. Similarity measures
using Euclidian distanceare computed,based on the similarity measures, images which
have a similar content to the query image are retrieved. Resolution has been calculated by
finding the ratio between cerebral sacular aneurysm area in first retrieved image to cerebral
sacular aneurysm area in the query image for the eight query process which have been
done, average resolution was 98%. Results indicates that the designed content based image
retrieval could be used to calculate unknown cerebral saccular aneurysms area from a
cerebral saccular aneurysms database images whose areas are known.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
