كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة رسالة ماجستير في كلية  علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الحاسوب

نوقش في كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجامعة الموصل  رسالة ماجستير بعنوان : تصنيف تلقائي للمدخنين من إشارة الكلام

يوم الخميس 14\3\2024 للطالب ابراهيم خضر زعل مجنان في قسم علوم الحاسوب

تهدف الدراسة الى بناء نظام تعلم آلي لتصنيف الاشخاص المدخنين عن غير المدخنين من خلال إشارة الكلام وباستخدام معاملات  MFCC.

تطرقت الدراسة الى تصنيف الاشخاص المدخينين عن غير المدخنين من خلال إشارة الكلام( صوت الانسان )

تم تصميم نظام لتصنيف الاشخاص المدخنين من غير المدخنين وجنسهم بناء على إشارة الكلام باستخدام خوارزميات التعلم الآلي في لغة بايثون. تركز هذه الدراسة على التصنيف التلقائي للمدخنين باستخدام إشارات الكلام.

بعد المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات وتحليل الإشارات لاستخراج الميزات، يتم استخراج نوعين من الميزات: معاملات ميل التردد Cepstral (MFCC) وميزات الطاقة (F0، والارتعاش، والوميض، وHNR) المستخرجة من الإشارات. تبدأ الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي وجهاز ناقل الدعم (SVM) ونموذج التتالي لشجرة القرار (DT) في التدريب بعد المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات. يعد تصنيف البيانات أحد الاستخدامات الرئيسية لخوارزميات التعلم الآلي.

تم تقييم أداء النماذج باستخدام خوارزمية مصفوفة الارتباك، والتي حققها نموذج شبكة الانتشار الخلفي (الدقة = 0.83 للذكور والدقة = 0.82 للإناث) حقق نموذج SVM (الدقة = 0.96 لدقة الذكور = 0.93 للإناث) ، وتم تحقيق نموذج شجرة القرار (DT) (الدقة = 0.75 للذكور والدقة = 0.83 للإناث). حققت خوارزمية SVM اعلى معدل تصنيف وهو تصنيف 4 اشخاص من اصل 5 اشخاص بشكل صحيح.

ترأس لجنة المناقشة  الاستاذ الدكتور فوزية محمود رمو                                          وعضوية كل من الاستاذ المساعد الدكتور   سماء طليع عزيز

والدكتور عمر مؤيد عبدالله                                      وباشراف وعضوية  الاستاذ المساعد يسرى فيصل محمد