مقارنة بعض نماذج الضوضاء الصوتية وتأثيرها على التشخيص الصوتي لبصمات برامج التواصل الاجتماعي

تزايدت اهمية المحافظة على البصمات الصوتية فضلاً عن التحقق من عائديتها خاصة وأن الاعتماد عليها في مدة كورونا جعل الكثير من المستخدمين يعتمدونها في أعمالهم في توجيه الاوامر الإدارية نتيجة لذلك جاء هذا البحث في محاولة لتوظيف خوارزميات عدة لشبكات عصبونية للتحقق من البصمات الصوتية لـــ(50 – 100) شخص ولكل شخص تم اخذ (10 – 20) عينة اظهرت النتائج تأثر التحويل المويجي بكل من (عدد الاشخاص، عدد البصمات الصوتية، الضوضاء ) وقد تم اخذها من احد اشهر برامج التواصل الاجتماعي وهو برنامج (whatsApp)، وقد اظهرت النتائج تأثر التصميم لكل من نوع الضوضاء ونوع المرشح المعتمد لتقليل تأثير الضوضاء وقد بلغ اعلى تصنيف (99,2%) وهو يعود الى الشبكة العصبونية التلافيقية CNN (Band pass filter) في حين بلغ اسوء تصنيف 95.5% وهو يعود الى حالة شبكة التلافيقية CNN (AWGN) كما أظهرت النتائج قدرة بعض المرشحات على زيادة دقة التصنيف العائدة الى الشبكة العصبونية التلافيقية وتقليل أثر الضوضاء.