Reconnaissance De Chiffres Arabes Par Les Réseaux de Neurones

Abstract

plusieurs méthodes de reconnaissance des chiffres arabes sont affectées par la vitesse de prononciation. Nous présentons dâns ce mémoirê une méthode basée sur la décomposition des chiffres en plusieurs segments. chaque chiffre devisé en un nombre égal de segments âvec recouvrement. ces segments, sont multipliés par une fenêtre de Hamming. Le signal est ensuite décomposé en bandes fréquentielles semblables en échelle de Mel. Les caractéristiques représentatives du signal sont extraites par les méthodes des coefficients cepstraux en échelle de Mel, tâ transformation en ondelettes discrètes et lâ trânsformation en paquets d'ondelettes admissibles. Les vecteurs des caractéristiques con§tituent une base d'apprentissage pour un système de reconnaissance basé sur un réseau de neurones multicouches

Several methods for Arabic digit recognition are affected by the speed of pronunciaüon. A method based on the decomposition of digits into several segments is presented. Each digit is divided into an equal number of overlapping segments. These segments are multiplied by a Hamming window. The signal is then sptit into frequency bands similar to the Mel scale. The châracteristics which represent the signal are extracted by the cepstrum coefficients in Mel scele, the discrete wavelet transform and the admissible wavelet packer methods. The vectors of the characterisücs constitute a base of training for a system of recognition based on a multi-layer neural network