الرئيسية › دليل الباحثين › Mohamed Hamidi
Mohamed Hamidi
الانتماء : Mohamed I University
- 26منشورات (انتماء مغربي)
- 46مجموع المنشورات
- 342الاستشهادات
- 11مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohamed Hamidi 26 منشور(ات) مفهرسة (2018–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «International Journal of Speech Technology»، «International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET)» و«International journal of electrical and computer engineering systems». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Vocal parameters analysis of smoker using Amazigh language» (2018)، وقد استُشهد به 30 مرة. 5 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Speech Recognition and Synthesis
- Speech and Audio Processing
- Speech and dialogue systems
- Music and Audio Processing
- Phonetics and Phonology Research
المنشورات (26)
- Automatic Cough Detection from Audio Signals Using Deep Learning and Hybrid CNN–SVM Models
- Improving predictive modeling in materials science based on data augmentation approach
- Building a speech emotion recognition system using RNN, GRU and LSTM
- Data Augmentation for Amazigh Speech Recognition Using Filter Banks
- Phosphate mine by-products as new cementitious binders for eco-mortars production: Experiments and machine learning approach
- Amazigh Spoken Digit Recognition using a Deep Learning Approach based on MFCC
- Amazigh speech recognition based on the Kaldi ASR toolkit
- Assessing the Performance of a Speech Recognition System Embedded in Low-Cost Devices
- Automatic Speech Recognition Analysis Over Wireless Networks
- Telephony speech system performance based on the codec effect
- COVID-19 assessment using HMM cough recognition system
- Enhancement of spoken digits recognition for under-resourced languages: case of Algerian and Moroccan dialects
- Investigation on speech recognition Accuracy via Sphinx toolkits
- Interactive administration service based on HMM speech recognition system
- Automatic Speech Recognition for Moroccan Dialects: A Review
- Analysis of COVID-19 Resulting Cough Using Formants and Automatic Speech Recognition System
- Estimation of ASR Parameterization for Interactive System
- Noise effect on Amazigh digits in speech recognition system
- Moroccan Dialect Speech Recognition System Based on CMU SphinxTools
- Amazigh Speech Recognition Embedded System
- Pathological Detection Using HMM Speech Recognition-Based Amazigh Digits
- Conception of Speaker Recognition Methods: A Review
- Comparative Evaluation of Speech Recognition Systems Based on Different Toolkits
- Cough Detection System Based on ASR-HMM
- Vocal parameters analysis of smoker using Amazigh language
- Interactive Voice Response Server Voice Network Administration Using Hidden Markov Model Speech Recognition System
مجلات النشر
- International Journal of Speech Technology × 4
- International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET) × 3
- International journal of electrical and computer engineering systems × 2
- International Journal of Information Technology × 2
- Advances in intelligent systems and computing × 2
- Springer Link (Chiba Institute of Technology) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20262
- 20252
- 20241
- 20235
- 20225
- 20212
- 20207
- 20182
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Sidi Mohamed Ben Abdellah University · Cadi Ayyad University · Centre Hospitalo-Universitaire Mohammed VI d'Oujda · Université Mohammed VI Polytechnique
المؤلفون المشاركون
- Hassan Satori
- Ouissam Zealouk
- Khalid Satori
- Naouar Laaidi
- Fatima Barkani
- Hossam Boulal
- Amine Salek
- Mustapha Abarkan
- Jamal Barkani
- Mohamed Loutou
- Abdelkader Benzirar
- Abderrahim Ezzine
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.