عنوان المقالة:كبس وتشفير ملفات الكلام باستخدام الشبكة العصبية ذات الانتشار العكسي . مجلة بحوث مستقبلية – العدد العشرون – تموز – 2007 Speech compression and encryption by using back propagation neural networks. 2007.
نجلاء متي اسحق سفر | Najla Matti Isaac Safar | 9289
- نوع النشر
- مجلة علمية
- المؤلفون بالعربي
- نجلاء متي اسحق سفر
- المؤلفون بالإنجليزي
- Najla Matti Isaac Safar
- الملخص العربي
- يعد كبس الكلام حقلاً مهماً جداً في تطبيقات شبكات الانترنيت، أو نقل المعلومات خلال شبكات الاتصالات الرقمية والشبكات الهاتفية، لذا فقد تم في هذا البحث دراسة أسلوب الكبس باعتماد الشبكات العصبية لتطبيقها في كبس بيانات الكلام، في حين شاع استخدام هذه الطريقة مؤخراً في كبس الملفات الصورية. وقد تم التركيز على الملفات الصوتية التي تتضمن الكلام فقط أي: لاتحتوي أصواتاً أخرى كالموسيقى أو أصوات للسيارات أو للحيوانات وإلى أخره. في هذا البحث، استخدمت شبكة الانتشار العكسي (Back Propagation Neural Network BPNN) لعملية كبس إشارات الكلام. تم إجراء عدة تجارب تختلف فيما بينها من ناحية هيئة البيانات المقدمة للشبكة. وإن أعلى نسبة كبس تم التوصل إليها (1:10) من البيانات الأصلية. الملفات المكبوسة التي نحصل عليها تعد ملفات تشفير للكلام، إذ إنها تحوي بيانات ضئيلة نسبة إلى الملف الأصلي وكذلك ليست ذات فائدة عند تشغيلها في حالة تعرضها للسرقة خلال عملية النقل في الشبكات، إذ لايستطيع فكها إلى أصلها إلا بامتلاك مصفوفة الأوزان الخاصة بها، لذلك فالفائدة المرجوة من هذا الكبس تكمن في تحقيق أهداف مزدوجة، إذ تُعد أمنية الكلام من الأهداف المهمة لمستخدمي أنظمة الاتصالات التي تستخدم الكلام. وللحصول على مستوى مرغوب من الأمنية فمن الضروري إضافة مرحلة تشفير لإشارة الكلام قبل إرسالها.
- الملخص الانجليزي
- Speech compression is a very important field of internet application , transfer through network and telecommunication. This research studies speech compression using neural network , which is commonly used with images files compression. It has been focused on the files that includes speech only and do not contain other sounds like music or cars sounds, or animal sounds etc. In this research it has been used (Back Propagation Neural Network BPNN) for speech signals compression. Several experiments has been performed that different among them in configuration of data that entered to the network. The highest compression ratio has been obtained is (1:10) from the original data. The compression files that obtained represent as encipher files because they have little data with compared to original file, and also they will may be not useful if it has been stolen through transmitting operation on the network, they can not be able to be decompressed to the original without their weights matrix, so the promising benefit from this compression is to achieve double aims. Speech security is an important goal for users of many speech communication systems. To obtain a desired level of security an encryption scheme should be added for speech signal before transmission.
- تاريخ النشر
- 01/07/2007
- الناشر
- مجلة بحوث مستقبلية
- رقم المجلد
- رقم العدد
- 20
- رابط الملف
- تحميل (186 مرات التحميل)
- الكلمات المفتاحية
- Speech compression,back propagation neural network